エラーバー付きのグループ化されたバープロットを描画したいと思います。これが私が今までに得ることができた種類の図です、そしてこれは私が必要とするもののために大丈夫です:
そして、これが私のスクリプトです:
#create dataframe
Gene<-c("Gene1","Gene2","Gene1","Gene2")
count1<-c(12,14,16,34)
count2<-c(4,7,9,23)
count3<-c(36,22,54,12)
count4<-c(12,24,35,23)
Species<-c("A","A","B","B")
df<-data.frame(Gene,count1,count2,count3,count4,Species)
df
mean1<-mean(as.numeric(df[1,][c(2,3,4,5)]))
mean2<-mean(as.numeric(df[2,][c(2,3,4,5)]))
mean3<-mean(as.numeric(df[3,][c(2,3,4,5)]))
mean4<-mean(as.numeric(df[4,][c(2,3,4,5)]))
Gene1SpeciesA.stdev<-sd(as.numeric(df[1,][c(2,3,4,5)]))
Gene2SpeciesA.stdev<-sd(as.numeric(df[2,][c(2,3,4,5)]))
Gene1SpeciesB.stdev<-sd(as.numeric(df[3,][c(2,3,4,5)]))
Gene2SpeciesB.stdev<-sd(as.numeric(df[4,][c(2,3,4,5)]))
ToPlot<-c(mean1,mean2,mean3,mean4)
#plot barplot
plot<-matrix(ToPlot,2,2,byrow=TRUE) #with 2 being replaced by the number of genes!
tplot<-t(plot)
BarPlot <- barplot(tplot, beside=TRUE,ylab="count",
names.arg=c("Gene1","Gene2"),col=c("blue","red"))
#add legend
legend("topright",
legend = c("SpeciesA","SpeciesB"),
fill = c("blue","red"))
#add error bars
ee<-matrix(c(Gene1SpeciesA.stdev,Gene2SpeciesA.stdev,Gene1SpeciesB.stdev,Gene2SpeciesB.stdev),2,2,byrow=TRUE)*1.96/sqrt(4)
tee<-t(ee)
error.bar(BarPlot,tplot,tee)
問題は、50個の遺伝子と4つの種に対してこれを行う必要があるため、スクリプトが非常に長くなり、これが最適化されていないことを推測します...ヘルプを見つけようとしました ここ しかし私は自分がやりたいことをするためのより良い方法を見つけることができません。エラーバーが必要ない場合は、適応できます このスクリプト しかし、トリッキーな部分は、ggplotの美しいバープロットとエラーバーを混合することです! ;)
私のスクリプトを最適化するアイデアがあれば、本当にありがたいです! :)
どうもありがとう!
df
の定義から始めて、これを数行で行うことができます。
library(ggplot2)
cols = c(2,3,4,5)
df1 = transform(df, mean=rowMeans(df[cols]), sd=apply(df[cols],1, sd))
# df1 looks like this
# Gene count1 count2 count3 count4 Species mean sd
#1 Gene1 12 4 36 12 A 16.00 13.856406
#2 Gene2 14 7 22 24 A 16.75 7.804913
#3 Gene1 16 9 54 35 B 28.50 20.240224
#4 Gene2 34 23 12 23 B 23.00 8.981462
ggplot(df1, aes(x=as.factor(Gene), y=mean, fill=Species)) +
geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity", colour='black') +
geom_errorbar(aes(ymin=mean-sd, ymax=mean+sd), width=.2,position=position_dodge(.9))