Нарисуйте график для сравнения каждой строки?

Question

Я хотел бы нарисовать участок для следующей таблицы.

     T6  T26 D6  D26 
ENSMUSG00000026427 420  170 197 249 
ENSMUSG00000026436  27  21 54  77 
ENSMUSG00000018189 513 246 429 484 
ENSMUSG00000026470 100  55 82  73 
ENSMUSG00000026696 147  73 182 283 
ENSMUSG00000026568 3620 1571 1264 1746 
ENSMUSG00000026504  95  60 569 428 

Я хочу сравнить каждую строку и указать каждый столбец разного цвета. Имя X.lab = Gene y.Lab = Считает

Answer 1

Я думаю, что соответствующий выбор зарисовки зависит от характеристик вашего полного набора данных, а также от того, что я могу сказать, по числу возможных уникальных значений идентификаторов («ENSMUSG *») и возможное количество переменных («T26», «D26», ...). Ясно, однако, что переменные имеют разные масштабы, поэтому их не следует комбинировать на одном и том же участке, поэтому я выбрал граненый график сетки ниже.

Вот код, который делает соответствующий выбор, основанный на выборке данных, которые вы выбрали, чтобы показать нам:

library(readr) 
library(dplyr) 
library(tidyr) 

df_foo = read.table(textConnection(
    "T6  T26 D6  D26 
ENSMUSG00000026427 420  170 197 249 
ENSMUSG00000026436  27  21 54  77 
ENSMUSG00000018189 513 246 429 484 
ENSMUSG00000026470 100  55 82  73 
ENSMUSG00000026696 147  73 182 283 
ENSMUSG00000026568 3620 1571 1264 1746 
ENSMUSG00000026504  95  60 569 428" 
)) 

# plot the data 
df_foo %>% 
    add_rownames(var = "ID") %>% 
    gather(key = Variable, value = Value, -ID) %>% 
    ggplot(aes(x = ID, y = Value, fill = Variable)) + 
    geom_bar(stat = "identity") + 
    theme_bw() + 
    facet_wrap(~ Variable, scales = "free_y") + 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 50, hjust = 1)) 

# save the plot 
ggsave("results/faceted_bar.png", dpi = 600) 

Обратите внимание, что делает color эстетическим выше строго не требуется, учитывая, что мы огнетушитель Variable в любом случае. Вот что производит приведенный выше код:

Это может быть легко утверждать, что это не соответствующая диаграмма для ваших данных, предоставленных больше контекста и знаний о ваших данных. Вы должны добавить больше деталей к вопросу, как прокомментировали другие.