使用ggplot绘制柱状图,在柱子中显示数值和显著性

数据可视化 数据可视化 333 人阅读 | 0 人回复 | 2024-06-28

「一边学习,一边总结,一边分享!」

由于微信改版,一直有同学反映。存在长时间接收不到公众号的推文。那么请跟随以下步骤,将「小杜的生信筆記」设置为「星标」,不错过每一条推文教程。

本期教程

获得本期教程示例数据,后台回复关键词:「20240628」。(PS:在社群中,可获得往期和未来教程所有数据和代码)

往期教程部分内容

写在前面

基于ggplot绘制柱状图,小技巧,很基础的图形。但是,越到后面,会发现,越是基础的图形,我们使用的频率越高。今天的教程是基于发芽指数来绘制,我们模拟一个发芽数和天数,计算出发芽指数。

代码

##'@在柱状图中显示数字
##'@2024.06.28
##'@
##'@小杜的生信笔记

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(agricolae)

setwd("D:\\BioinfoFile\\小杜的生信笔记\\2024\\20240628_柱状图中显示数据")
##'@此次数据基于种子发芽指数计算公式进行,数据具有随机性,不具有任何意义。
##'@加载数据
data <- read.csv("20240628_inputdata.csv",header = T)

data

「相关计算代码」

## 转换数据
long_data <- data %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("germinated"), names_to = "replicate", values_to = "germinated")
long_data
##计算活力指数
germination_index <- long_data %>%
  group_by(treatment, day) %>%
  summarise(GI = sum(germinated / day)) %>%
  ungroup()

#'@计算各个处理的平均数和标准差
summary_gi <- germination_index %>%
  group_by(treatment) %>%
  summarise(mean_GI = mean(GI), sd_GI = sd(GI))

#'@单因素方差分析
anova_result <- aov(GI ~ treatment + day, data = germination_index)
summary(anova_result)

#'@进行Tukey HSD检验
tukey_result <- HSD.test(anova_result, "treatment", group = TRUE)
print(tukey_result)


# 提取 Tukey HSD 结果中的字母标记
groups <- tukey_result$groups
df_letters <- data.frame(sample = rownames(groups), letters = groups$groups)
##'@修改名称
colnames(df_letters) <- c("treatment","letters")

# 合并均值和字母标记
df_data <- merge(summary_gi, df_letters, by = "treatment")

绘图

ggplot(df_data, aes(x = treatment, y = mean_GI, fill = treatment)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", color = "black", size = 0.5) +
  ##'@误差线
  geom_errorbar(aes(ymin = mean_GI - sd_GI, ymax = mean_GI + sd_GI), width = 0.15, ## 宽度
                size = 1##字体大小
                ) +
  ##'@显示数字
  geom_text(aes(x = treatment, y = mean_GI + sd_GI + 0.5,  ## “+0.5”显示的高度
                label = round(mean_GI, 2)),   ### "round(mean_GI, 2))",其中2,表示数字显示的小数点位数
            size = 5,
            color = 'black') +
  ##'@显示显著性
  geom_text(aes(x = treatment, y = mean_GI + sd_GI + 1.3, label = letters), size = 6, color = "red") +
  theme_bw()+
  scale_fill_manual(values = c("#1f78b4", "#ff7f00", "#4daf4a")) +
  labs(x = NULL, y = "Germination Index")+
  theme(#axis.line = element_line(size = 1),  ## 粗细
    text=element_text(#family = "sans",
      colour ="black",size = 10),
    axis.text.x = element_text(color = "black", size = 12),
    axis.text.y = element_text(color = "black",size = 11),
    axis.ticks = element_line(colour = "black"),
    strip.text = element_text(color = "black",size = 10),
    axis.title = element_text(color = "black",size = 12), ##坐标轴字体大小
    legend.position = "none",
    strip.background = element_blank()
  )

ggsave("20240608_柱状图-显示数字.pdf",width = 6, height = 4)

获得本期教程示例数据,后台回复关键词:「20240628」。(PS:在社群中,可获得往期和未来教程所有数据和代码)

若我们的教程对你有所帮助,请点赞+收藏+转发,这是对我们最大的支持。

往期部分文章

「1. 最全WGCNA教程(替换数据即可出全部结果与图形)」


「2. 精美图形绘制教程」

「3. 转录组分析教程」

「4. 转录组下游分析」

「小杜的生信筆記」 ,主要发表或收录生物信息学教程,以及基于R分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!!

微信扫一扫分享文章

+10
无需登陆也可“点赞”支持作者
分享到:
评论

使用道具 举报

热门推荐