R語言柱狀圖排序和x軸上的標簽傾斜操作

更新時間：2021年04月01日 16:25:02 作者：丙吉

這篇文章主要介紹了R語言柱狀圖排序和x軸上的標簽傾斜操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

R語言做柱狀圖大致有兩種方法，一種是基礎庫里面的 barplot函數(shù)，另一個就是ggplot2包里面的geom_bar

此處用的是字符變量統(tǒng)計其各頻數(shù)，然后做出其柱狀圖。（橫軸上的標簽顯示不全）

t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE)                      #將頻數(shù)表進行排序
r <- barplot(t, col = "blue",
       main = "柱狀圖", ylim = c(0,12), names.arg = dimnames(t)     #畫字符變量的柱狀圖 
tmp <- as.vector(t)                                           #將頻數(shù)變成一個向量
text(r, tmp, label = tmp, pos = 3)                                #加柱子上面的標簽

或用ggplot2包（目前仍沒有給柱子上加數(shù)字標簽）

library(ggplot2)                                         #加載ggplot2包                      
reorder_size <- function(x) {
 factor(x, levels = names(sort(table(x))))
}                                                     #自定義函數(shù)，獲取因子型變量的因子類型
p <- ggplot(dat3, aes(reorder_size(LAI))) +                   #用因子變量做基礎底圖，也可直接用reorder排序
 geom_bar(fill = "blue") +                                        #畫柱狀圖
 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 0.5, vjust = 0.5)) +   #讓橫軸上的標簽傾斜45度
 xlab("柱狀圖")                                                #給x軸加標簽

補充：R 語言條形圖，解決x軸文字排序問題

數(shù)據(jù)結果的圖形展示，R代碼，《R數(shù)據(jù)科學》是個好東西

數(shù)據(jù)格式如下：

term	category	pval
neutrophil chemotaxis	biological_process	1.68E-09
innate immune response	biological_process	3.35E-09
complement activation, classical pathway	biological_process	1.14E-08
negative regulation of endopeptidase activity	biological_process	4.43E-08
collagen fibril organization	biological_process	4.43E-08
blood coagulation	biological_process	1.29E-07
proteolysis involved in cellular protein catabolic process	biological_process	1.56E-07
proteolysis	biological_process	1.13E-06
leukocyte migration involved in inflammatory response	biological_process	1.47E-06
peptide cross-linking	biological_process	1.47E-06
extracellular space	cellular_component	8.75E-40
collagen-containing extracellular matrix	cellular_component	2.08E-26
extracellular matrix	cellular_component	5.72E-11
lysosome	cellular_component	6.09E-10
extracellular region	cellular_component	6.58E-10
collagen trimer	cellular_component	1.68E-09
cell surface	cellular_component	2.80E-08
extracellular exosome	cellular_component	2.34E-07
extrinsic component of external side of plasma membrane	cellular_component	1.47E-06
sarcolemma	cellular_component	3.16E-06

作圖要求：x軸為term，顏色按categroy分類、并且pval由小到大排序

代碼：

#openxlsx讀入為data.frame
class(data)
#轉(zhuǎn)換
library(tidyverse)
godata<-as_tibble(godata)
class(godata)
#原始數(shù)據(jù)篩選（category,term，pval)散列，按照category，-log10(pval)排序
data<-godata%>%select(category,term,pval)%>%arrange(category,desc(-log10(pval)))
#畫圖時改變geom_bar的自動排序
data$term<-factor(data$term,levels = unique(data$term),ordered = T)
#作圖
ggplot(data)+
 geom_bar(aes(x=term,y=-log10(pval),fill=category),stat = 'identity')+
 coord_flip()

結果：