R中的圆形堆积条形图

ben

我遇到了这个很棒且相对直接的软件包它可以像这样创建极坐标形式的精美归一化堆叠条形图我希望创建一个类似的图,但未进行标准化,而可以将原始值作为输入。

在他的博客上,他指出有人制作了他的代码的非规范版本,可以产生如下图: 在此处输入图片说明

这几乎正​​是我所需要的,但是我无法弄清楚如何堆叠条形图以生成这样的图形(对质量表示抱歉): 在此处输入图片说明

以下是一些玩具数据,这些数据是我将使用的真实数据的一部分,并且遵循他的输入格式:

family  item    score   value
Group 1 Disease 1   Genetics    1
Group 1 Disease 1   EMR 8
Group 1 Disease 1   Pubmed  10
Group 1 Disease 2   Genetics    1
Group 1 Disease 2   EMR 21
Group 1 Disease 2   Pubmed  4
Group 1 Disease 3   Genetics    0
Group 1 Disease 3   EMR 2
Group 1 Disease 3   Pubmed  0
Group 2 Disease 4   Genetics    4
Group 2 Disease 4   EMR 72
Group 2 Disease 4   Pubmed  16
Group 3 Disease 5   Genetics    2
Group 3 Disease 5   EMR 19
Group 3 Disease 5   Pubmed  7
Group 3 Disease 6   Genetics    2
Group 3 Disease 6   EMR 12
Group 3 Disease 6   Pubmed  6
Group 4 Disease 7   Genetics    0
Group 4 Disease 7   EMR 11
Group 4 Disease 7   Pubmed  4

他公开提供的软件包代码的直接链接可以在这里找到

非常感谢,本

编辑:这是我尝试过的

我进入代码并替换:

# histograms
p<-ggplot(df)+geom_rect(
        aes(
            xmin=xmin,
            xmax=xmax,
            ymin=ymin,
            ymax=ymax,
            fill=score)
        )

与:

# histograms
p<-ggplot(df)+ 
        geom_bar(stat="identity", position="stack", aes(x=item, y=value,fill=score))

我这样做是因为据我所知,没有简单的方法可以使用geom_rect生成堆积条形图,并且当我在PolarBarChart脚本的上下文中尝试上述代码时,它将绘制堆积条形图,但是从中心生成而不是向外输出。此外,当我在polarBarChart脚本中使用这段代码时,出现以下错误:

“Error: Discrete value supplied to continuous scale” 

没有输出

科视Christie Haskell Marsh

为了完成这项工作,您必须使用geom_rect()。极地geom_bar()创建玫瑰图时,不可能修改geom_bar()来做您需要的事情。因此,为了使数据向内而不是向外绘制,geom_rect()是唯一的选择(我对ggplot2知道)。

我将突出显示我首先进行的更改,显示绘图,然后最后将包括修改后的整个函数。

我修改了计算xmin,xmax,ymin和ymax的代码块,如下所示:

xmin是:

xmin <- (indexScore - 1) * (binSize + spaceBar) + (indexItem - 1) * (spaceItem + M * (binSize + spaceBar)) + (indexFamily - 1) * (spaceFamily - spaceItem)

xmin现在是:

xmin <- (binSize + spaceBar) + (indexItem - 1) * (spaceItem + (binSize + spaceBar)) + (indexFamily - 1) * (spaceFamily - spaceItem)

我删除了(indexScore-1) *M *因为这些是每个乐谱的小节彼此相邻的位置。在每个项目中,我们希望它们位于相同的x位置。

ymin是:

ymin <- affine(1)

ymin现在是:

df<-df[with(df, order(family,item,value)), ] df<-ddply(df,.(item),mutate,ymin=c(1,ymax[1:(length(ymax)-1)]))

我们希望每个项目中每个条的ymin从其前面的条的ymax开始。为了做到这一点,我首先对数据帧进行了排序,以便在每个项目中,值的顺序从最低到最高。然后,对于每个项目,将最小值的ymin设置为1,然后将所有其他值的ymax设置为上一个栏的ymax。

我也做了一些禁欲的改变。在“家庭标签”部分中,我更改y=1.2为,y=1.7因为您的商品标签很长,因此,家庭标签位于它们的顶部。我还添加hjust=0.5了它们居中的位置,vjust=0因此它们离项目标签不太近。结果,此行:

p<-p+ylim(0,outerRadius+0.2)

就是现在:

p<-p+ylim(0,outerRadius+0.7)

因此标签适合在绘图区域内。

最后,这一行:

familyLabelsDF<-aggregate(xmin~family,data=df,FUN=function(s) mean(s+binSize))

就是现在:

familyLabelsDF<-aggregate(xmin~family,data=df,FUN=function(s) mean(s+binSize/2))

这样一来,族标签便在每个组中居中。

看起来是这样的:

在此处输入图片说明

这是整个功能(最新版本请参见GitHub):

## =============================================================================
## Polar BarChart
## Original Polar Histogram by Christophe Ladroue
## Source: http://chrisladroue.com/2012/02/polar-histogram-pretty-and-useful/
## Modified from original by Christos Hatzis 3.22.2012 (CH)
## Modified from modified by Christie Haskell 7.25.2014 (CHR)
## =============================================================================
polarBarChart <-
  function(
    df,
    binSize=1,
    spaceBar=0.05,
    spaceItem=0.2,
    spaceFamily=1.2,
    innerRadius=0.3,
    outerRadius=1,
    nguides=3,
    guides=pretty(range(c(0, df$value)), n=nguides, min.n=2),
    alphaStart=-0.3,
    circleProportion=0.8,
    direction="inwards",
    familyLabels=TRUE,
    itemSize=3,
    legLabels=NULL,
    legTitle="Source"){

    require(ggplot2)
    require(plyr)

    # ordering
    df<-arrange(df,family,item,score)

    # family and item indices
    df$indexFamily <- as.integer(factor(df$family))
    df$indexItem <- with(df, as.integer(factor(item, levels=item[!duplicated(item)])))        
    df$indexScore <- as.integer(factor(df$score))

    df<-arrange(df,family,item,score)

    # define the bins

    vMax <- max(df$value)

    guides <- guides[guides < vMax]
    df$value <- df$value/vMax

    # linear projection  
    affine<-switch(direction,
                   'inwards'= function(y) (outerRadius-innerRadius)*y+innerRadius,
                   'outwards'=function(y) (outerRadius-innerRadius)*(1-y)+innerRadius,
                   stop(paste("Unknown direction")))

    df<-within(df, {
      xmin <- (binSize + spaceBar) + 
        (indexItem - 1) * (spaceItem + (binSize + spaceBar)) +
        (indexFamily - 1) * (spaceFamily - spaceItem)
      xmax <- xmin + binSize
      ymax <- affine(1 - value)
    }
    )

    df<-df[with(df, order(family,item,value)), ]
    df<-ddply(df,.(item),mutate,ymin=c(1,ymax[1:(length(ymax)-1)]))

    # build the guides
    guidesDF<-data.frame(
      xmin=rep(df$xmin,length(guides)),
      y=rep(guides/vMax,1,each=nrow(df)))

    guidesDF<-within(guidesDF,{
      xend<-xmin+binSize+spaceBar
      y<-affine(1-y)
    })


    # Building the ggplot object

    totalLength<-tail(df$xmin+binSize+spaceBar+spaceFamily,1)/circleProportion-0

    # histograms
    p<-ggplot(df)+geom_rect(
      aes(
        xmin=xmin,
        xmax=xmax,
        ymin=ymin,
        ymax=ymax,
        fill=score)
    )

    # guides  
    p<-p+geom_segment(
      aes(
        x=xmin,
        xend=xend,
        y=y,
        yend=y),
      colour="white",
      data=guidesDF)

    # label for guides
    guideLabels<-data.frame(
      x=0,
      y=affine(1-guides/vMax),
      label=guides
    )

    p<-p+geom_text(
      aes(x=x,y=y,label=label),
      data=guideLabels,
      angle=-alphaStart*180/pi,
      hjust=1,
      size=4)

    # item labels
    readableAngle<-function(x){
      angle<-x*(-360/totalLength)-alphaStart*180/pi+90
      angle+ifelse(sign(cos(angle*pi/180))+sign(sin(angle*pi/180))==-2,180,0)
    }
    readableJustification<-function(x){
      angle<-x*(-360/totalLength)-alphaStart*180/pi+90
      ifelse(sign(cos(angle*pi/180))+sign(sin(angle*pi/180))==-2,1,0)
    }

    dfItemLabels<-ddply(df,.(item),summarize,xmin=xmin[1])
    dfItemLabels<-within(dfItemLabels,{
      x <- xmin +  (binSize + spaceBar)/2
      angle <- readableAngle(xmin +  (binSize + spaceBar)/2)
      hjust <- readableJustification(xmin +  (binSize + spaceBar)/2)
    })

    p<-p+geom_text(
      aes(
        x=x,
        label=item,
        angle=angle,
        hjust=hjust),
      y=1.02,
      size=itemSize,
      vjust=0.5,
      data=dfItemLabels)

    # family labels
    if(familyLabels){
      #     familyLabelsDF<-ddply(df,.(family),summarise,x=mean(xmin+binSize),angle=mean(xmin+binSize)*(-360/totalLength)-alphaStart*180/pi)
      familyLabelsDF<-aggregate(xmin~family,data=df,FUN=function(s) mean(s+binSize/2))
      familyLabelsDF<-within(familyLabelsDF,{
        x<-xmin
        angle<-xmin*(-360/totalLength)-alphaStart*180/pi
      })

      p<-p+geom_text(
        aes(
          x=x,
          label=family,
          angle=angle),
        data=familyLabelsDF,
        hjust=0.5,
        vjust=0,
        y=1.7)
    }  

    # empty background and remove guide lines, ticks and labels
    p<-p+opts(
      panel.background=theme_blank(),
      axis.title.x=theme_blank(),
      axis.title.y=theme_blank(),
      panel.grid.major=theme_blank(),
      panel.grid.minor=theme_blank(),
      axis.text.x=theme_blank(),
      axis.text.y=theme_blank(),
      axis.ticks=theme_blank()
    )

    # x and y limits
    p<-p+xlim(0,tail(df$xmin+binSize+spaceFamily,1)/circleProportion)
    p<-p+ylim(0,outerRadius+0.7)

    # project to polar coordinates
    p<-p+coord_polar(start=alphaStart)

    # nice colour scale
    if(is.null(legLabels)) legLabels <- levels(df$score)
    names(legLabels) <- levels(df$score)
    p<-p+scale_fill_brewer(name=legTitle, palette='Set1',type='qual', labels=legLabels)

    p
  }

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