目录- Step1. 绘图数据的准备
- Step2. 绘图数据的读取
- Step3. 绘图所需package的安装、调用
- Step4. 绘图
最近小仙同学在Nature Cell Biology上看到了这样一张图,很常见的折线图画成这个样子——原来很常见的图标类型也可以“焕发新春”!
今天小仙同学就尝试用R复刻一张类似的折线图。
Step1. 绘图数据的准备
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式。 数据的格式如下图:一列表示一种变量,最后一列是每一行的行名。 假设我们有一组单细胞测序的基因表达量数据,第一至九列表示9种基因,第十列表示每一行细胞的标签。
Step2. 绘图数据的读取
data<-read.csv(“your file path”, header = T) #注释:header=T表示数据中的第一行是列名,如果没有列名就用header=F
ave<-read.csv(“your file path”, header = T) #注释:ave表示平均值数据
Step3. 绘图所需package的安装、调用
library(ggplot2) library(reshape2) #注释:package使用之前需要调用
Step4. 绘图
data_melt<-melt (data, id.vars=“Cell”) ave_melt<-melt (ave, id.vars = “Type”) #注释:melt()函数把表格中的宽数据变成长数据,注意id.vars对应的参数是相应标签列的列名
>p<-ggplot()+geom_line(data=data_melt,aes(x=variable,y=value,group=Cell),size=1,colour="gray")+
geom_line(data=ave_melt, aes(x=variable,y=value,group=Type),size=2,colour="#E3191C")+
theme(panel.background = element_blank(),axis.line = element_line(colour = "black"),
panel.border = element_rect(colour ="black",fill=NA))
>p
好啦,今天的分享就到这里了。 今天小仙同学还想留一个问题,如果有很多个excel文件要转存为csv格式,手动操作是不是太慢了一点呢,用什么方法可以快一点呢?小仙同学有一个方法,下次揭晓哦!
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