R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作

这篇文章主要介绍了R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

R语言做柱状图大致有两种方法, 一种是基础库里面的 barplot函数, 另一个就是ggplot2包里面的geom_bar

此处用的是字符变量 统计其各频数,然后做出其柱状图。(横轴上的标签显示不全)

 t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE)                      #将频数表进行排序 r <- barplot(t, col = "blue", main = "柱状图", ylim = c(0,12), names.arg = dimnames(t)     #画字符变量的柱状图 tmp <- as.vector(t)                                           #将频数变成一个向量 text(r, tmp, label = tmp, pos = 3)                                #加柱子上面的标签

或用ggplot2包 (目前仍没有给柱子上加数字标签)

 library(ggplot2)                                         #加载ggplot2包 reorder_size <- function(x) { factor(x, levels = names(sort(table(x)))) }                                                     #自定义函数,获取因子型变量的因子类型 p <- ggplot(dat3, aes(reorder_size(LAI))) +                   #用因子变量做基础底图,也可直接用reorder排序 geom_bar(fill = "blue") +                                        #画柱状图 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 0.5, vjust = 0.5)) +   #让横轴上的标签倾斜45度 xlab("柱状图")                                                #给x轴加标签

补充:R 语言条形图,解决x轴文字排序问题

数据结果的图形展示,R代码,《R数据科学》是个好东西

数据格式如下:

termcategorypval
neutrophil chemotaxisbiological_process1.68E-09
innate immune responsebiological_process3.35E-09
complement activation, classical pathwaybiological_process1.14E-08
negative regulation of endopeptidase activitybiological_process4.43E-08
collagen fibril organizationbiological_process4.43E-08
blood coagulationbiological_process1.29E-07
proteolysis involved in cellular protein catabolic processbiological_process1.56E-07
proteolysisbiological_process1.13E-06
leukocyte migration involved in inflammatory responsebiological_process1.47E-06
peptide cross-linkingbiological_process1.47E-06
extracellular spacecellular_component8.75E-40
collagen-containing extracellular matrixcellular_component2.08E-26
extracellular matrixcellular_component5.72E-11
lysosomecellular_component6.09E-10
extracellular regioncellular_component6.58E-10
collagen trimercellular_component1.68E-09
cell surfacecellular_component2.80E-08
extracellular exosomecellular_component2.34E-07
extrinsic component of external side of plasma membranecellular_component1.47E-06
sarcolemmacellular_component3.16E-06

作图要求:x轴为term,颜色按categroy分类、并且pval由小到大排序

代码:

 #openxlsx读入为data.frame class(data) #转换 library(tidyverse) godata<-as_tibble(godata) class(godata) #原始数据筛选(category,term,pval)散列,按照category,-log10(pval)排序 data<-godata%>%select(category,term,pval)%>%arrange(category,desc(-log10(pval))) #画图时改变geom_bar的自动排序 data$term<-factor(data$term,levels = unique(data$term),ordered = T) #作图 ggplot(data)+ geom_bar(aes(x=term,y=-log10(pval),fill=category),stat = 'identity')+ coord_flip() 

结果:

以上就是R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作的详细内容,更多请关注0133技术站其它相关文章!

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