如何在具有多个组的 ggplot geom_line 的 x 轴上创建分类变量

Question

我开始了

>df57 <- data.frame(cellType = c("4.57", "4.57", "8.57", "8.57", "8.28.57", "8.28.57"), 
                        ORR = c("PD", "nonPD"),
                        BL = rep(0, each=6), 
                        Treated = c(10, -5, 8, -4, 15, -2))
>df57melt <- melt(df57)
>df57melt

cellType    ORR variable  value
1   4.57    PD      BL      0
2   4.57    nonPD   BL      0
3   8.57    PD      BL      0
4   8.57    nonPD   BL      0
5   8.28.57 PD      BL      0
6   8.28.57 nonPD   BL      0
7   4.57    PD      Treated 10
8   4.57    nonPD   Treated -5
9   8.57    PD      Treated 8
10  8.57    nonPD   Treated -4
11  8.28.57 PD      Treated 15
12  8.28.57 nonPD   Treated -2                        

我想制作一个线图，其中治疗在 x 轴上（BL，Treated），值在 y 轴上（连续）。我想要三种细胞类型（4.57、8.57 和 8.28.57；我想用线条颜色编码），每种都有响应变量（PD 和 nonPD；我想用线条样式编码）。

我绘制了我认为应该起作用的东西：

>ggplot(data=df57melt, aes(x=variable, y = value)) + 
  geom_line(aes(linetype = ORR, color = cellType))

geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic?

#so I add group info
>ggplot(data=df57melt, aes(x=variable, y = value, group = cellType)) + 
  geom_line(aes(linetype = ORR, color = cellType))

Error: geom_path: If you are using dotted or dashed lines, colour, size and linetype must be constant over the line

#but if I change from categorical x to continuous x...
>ggplot(data=df57melt, aes(x=as.numeric(variable), y = value)) + 
  geom_line(aes(linetype = ORR, color = cellType))

它给了我想要的东西......但不完全是 如何让它将我的 x 识别为分类？

Answer 1

使用 group 美学来告诉 ggplot 哪些列组合被视为单独的组。 ggplot 将在给定组内的所有点之间画线。

默认情况下，使用分类 x 轴，ggplot 会将每个 x 值视为一个单独的组。在这种情况下，数据最终按variable、ORR 和cellType 分组，导致每组只有一个值。我们可以通过设置group 美学来覆盖它。我们希望ORR 和cellType 的每个唯一组合都有一个单独的行，因此我们使用interaction(ORR, cellType) 按这两个变量的每个组合进行分组。

在下面的代码中，我还使用了 tidyr 包中的 gather 将数据帧转换为长格式，因为 reshape2 是一个不再处于积极开发中的旧包。

library(tidyverse)
theme_set(theme_classic())

df57 %>% 
  gather(key, value, BL:Treated) %>% 
  ggplot(aes(x=key, y=value)) + 
    geom_line(aes(linetype = ORR, color = cellType, 
                  group=interaction(ORR, cellType))) +
    scale_x_discrete(expand=c(0.05, 0.05))

这样的替代方案怎么样：

df57 %>% 
  ggplot(aes(x=cellType, Treated, colour=ORR)) + 
    geom_hline(yintercept=0, colour="grey50", size=0.5) +
    geom_text(aes(label=sprintf("%1.1f", Treated))) +
    geom_text(data=. %>% 
                arrange(cellType) %>%
                group_by(ORR) %>% 
                slice(1) %>% 
                mutate(Treated=0.5*Treated),
              aes(label=gsub("nP", "n-P", ORR), x=0.65), hjust=1, fontface="bold") +
    geom_segment(aes(xend=cellType, yend=BL), linetype="11", size=0.3) +
    labs(x="Cell Type", y="Treatment Effect") +
    scale_x_discrete(expand=expand_scale(add=c(1,0.25))) + 
    guides(colour=FALSE) + 
    theme_classic(base_size=15)

如果PD 和nonPD 都可以是正数（或都是负数），那么你可以这样做：

df57 <- data.frame(cellType = c("4.57", "4.57", "8.57", "8.57", "8.28.57", "8.28.57"), 
                   ORR = c("PD", "nonPD"),
                   BL = rep(0, each=6), 
                   Treated = c(10, 5, 8, 4, 15, -2))

pd=position_dodge(0.5)
df57 %>% 
  ggplot(aes(x=cellType, Treated, colour=ORR)) + 
    geom_hline(yintercept=0, colour="grey50", size=0.5) +
    geom_text(aes(label=sprintf("%1.1f", Treated)), 
              position=pd, show.legend=FALSE) +
    geom_linerange(aes(ymin=BL, ymax=Treated), 
                 linetype="11", size=0.3, position=pd) +
    labs(x="Cell Type", y="Treatment Effect") +
    theme_classic(base_size=15) +
    theme(legend.position="bottom",
          legend.margin=margin(t=-5)) +
    scale_x_discrete(expand=expand_scale(add=c(0.3,0.3))) +
    guides(colour=guide_legend(override.aes=list(linetype="solid", size=4)))

当然你也可以颠倒ORR和cellType的角色：

df57 %>% 
  ggplot(aes(x=ORR, Treated, colour=cellType)) + 
    geom_hline(yintercept=0, colour="grey50", size=0.5) +
    geom_text(aes(label=sprintf("%1.1f", Treated)), 
              position=pd, show.legend=FALSE) +
    geom_linerange(aes(ymin=BL, ymax=Treated), 
                   linetype="11", size=0.3, position=pd) +
    labs(x="ORR", y="Treatment Effect") +
    theme_classic(base_size=15) +
    theme(legend.position="bottom",
          legend.margin=margin(t=-5)) +
    scale_x_discrete(expand=expand_scale(add=c(0.3,0.3))) +
    guides(colour=guide_legend(override.aes=list(linetype="solid", size=4)))

Answer 2

我知道这不是真正的答案，但我觉得你正试图强行将线放在不应该的地方。我建议：

ggplot(data=df57melt) + 
  geom_col(aes(x=as.factor(variable), 
               y = value,fill = as.factor(cellType),
               color = ORR,
               group=cellType),
           position = position_dodge(),size = 2)+
  scale_fill_grey()