画图笔记：ggplot2优化柱形图（添加误差线、差异比较分析）

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」

「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」 mapping:使用aes函数指定，为aesthetic attributes的缩写。但字符串映射使用aes_string。aes:颜色（color颜色或边框颜色、fill填充颜色和 alpha透明度） 形状（linetype线型、size点的大小或线的宽度和 shape形状） 位置 （x, y, xmin, xmax, ymin, ymax, xend, yend） 指定数据分组和顺序的映射group和order，另一类是字符串映射。

一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

「stat：」 设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其中，count表示条形的高度是变量的数量，不能设定y值。identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。

「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等，但是高度表示的数量是不尽相同的。

「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9

「color：」 条形图的线条颜色

「fill：」 条形图的填充色

<figcaption style="margin: 5px 0px 0pxpadding: 0pxmax-width: 100%box-sizing: border-box !importantoverflow-wrap: break-word !importanttext-align: centerfont-size: 13pxcolor: rgb(43, 43, 43)"></figcaption>

在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接

所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误差线。

使用stat_compare_means()函数。

要放假了，简单学习一下就好，大家好好休息，生活很好，等你超越~~~

首先看一下我们用到的数据：

列名是浓度，分别是control组，0，25，50，100，200，500μM。共三行，代表三个复孔。

library(reshape2)

library(tidyverse)

library(ggplot2)

data <- read.csv(file = "clipboard",header = T,sep = "\t")

data <- t(data)

data <- as.data.frame(data)   #ggplot包作用于数据框

data$order <- c(1,2,3,4,5,6,7)  # 排列图中横坐标顺序（折线图中横坐标必须是 数字型向量， 这里我是按照浓度梯度排列的）

data$sd <- apply(data[,c(1:3)],1,sd)  # 计算标准差，用于画误差棒

data$mean <- apply(data[,c(1:3)],1,mean)  #计算均数，用于画折线图（折线图就是 一组数 对 另一组数 画图）

ggplot(data,aes(x = order,y = mean))+   # x,y都是数字类型，这里我设置x为1，2，3，4，5，6，7，就是为了排列我想要的横坐标顺序。当然也可以设置成别的顺序，来保证横坐标刻度标签在图中的顺序。

  geom_errorbar(aes(ymin = mean-sd ,ymax = mean + sd),size = 1.2,width = 0.2,color = "gray")+  #添加误差线，这里我第一个函数就是添加误差线，就是为了把误差线画在第一个图层上，这样不会覆盖别的图像。

  geom_line (size = 1.2,color = "black")+  # 第二个图层绘制线图

  geom_point (shape = 16,size = 6,color = rainbow(7))+   #第三个绘制点图，并设置点的形状（可以直接赋值因子向量，也可以直接赋值数字向量，或者直接赋值数字，都对应这不同的形状）

  labs(x = expression(paste("Dose (",mu,"M)")),y = "Relative number of apoptosis(%)")+

  coord_cartesian(ylim = c(10,40))+

  scale_x_discrete (limits = factor(seq(1,7,1)),labels = c("control","0","25","50","100","200","500"))+ # 设置横轴的刻度标签。

  theme(panel.background = element_blank(),

        panel.grid.major.y = element_line(colour = "grey",linetype = 2),

        axis.line = element_line(colour = "black",size = rel(2),arrow = arrow(angle = 30,length = unit(0.1,"inches"))),

        axis.title = element_text(size = rel(1.2)),

        axis.text.x = element_text(size = rel(1.5),hjust = 0.5),

        axis.text.y = element_text(hjust = 1,size = rel(1.5)),

        axis.ticks = element_line(size = rel(1.5)),

        plot.margin = margin(15,9,9,9))

#之前在柱形图里讲到的geom_signif函数只能进行两两比较（t检验，秩和检验），因此不适用于分组很多的变量。 这时可以先用 R语言进行方差分析，并进行两两比较，把有差异的两组用geom_segment和geom_text函数自己加到图中。 或者 使用我们后面会讲到的别的函数来绘制（卖个关子，嘿嘿）。

ggboxplot(data, x, y, combine = FALSE，merge=FALSE, color ="black", fill ="white", palette =NULL, title =NULL, xlab =NULL, ylab =NULL, facet.by =NULL, panel.labs =NULL, short.panel.labs =TRUE, linetype ="solid",size=NULL, width =0.7, notch =FALSE,select=NULL, remove =NULL,order=NULL,add="none", add.params =list(),error.plot ="pointrange", label =NULL, font.label =list(size=11, color ="black"), label.select =NULL, repel =FALSE, label.rectangle =FALSE,ggtheme = theme_pubr(), ...)

data所需的数据框 dataframex

y进行作图所需的数据

combine对于多个变量的数据是否分面，默认是FALSE

merge对于多个变量的数据是否合并，默认是FALSE

color轮廓线的颜色

fill填充色

palette自定义颜色画板

title设置标题

xlab设置x轴标题

ylab设置y轴标题

orientation变换坐标轴的方向

facet.by设置分组分面

panel.labs设置分面各组的标题

short.panel.labs是否缩写分面标题，逻辑值，默认是TRUE

linetype线的类型

size设置点和轮廓线的大小

width设置柱子的宽度，取值范围 0~1

notch否添加缺口

select选择需要展示的变量

remove移除不需要展示的变量

order选定变量的排列顺序

add添加图片元素："none", "dotplot", "jitter", "boxplot", "point", "mean", "mean_se", "mean_sd", "mean_ci", "mean_range", "median", "median_iqr", "median_mad", "median_range"

add.params给add参数中添加的元素添加属性：olor, shape, size, fill, linetypeeg：add.params = list(color = "red")error.plot添加误差棒，选项有"pointrange", "linerange", "crossbar", "errorbar", "upper_errorbar", "lower_errorbar", "upper_pointrange", "lower_pointrange", "upper_linerange", "lower_linerange"。默认是"pointrange" or "errorbar"

label设置列标签font.label设置标签字号(e.g.: 14)、类型(e.g.: "plain", "bold", "italic", "bold.italic")、颜色(e.g.: "red")如：font.label = list(size = 14, face = "bold", color ="red")

repel逻辑值，是否使用ggrepel避免字体重叠

label.rectangle是否给标签添加方框ggtheme设置画图主题，默认是theme_pubr()。ggplot2 official themes: theme_gray(), theme_bw(), theme_minimal(), theme_classic(), theme_void()

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