分组箱线图数据，同时将其各自的X轴标签保留在R中的ggplot2中

我正在根据样本类型（x轴）绘制Gene1计数（y轴）的等级。我想根据样本的来源组织（乳腺、结直肠、肺）和颜色代码对样本类型进行分组，无论样本是来自癌症还是来自红色和绿色的正常组织

我制作了带有刻面的图1）箱线图（请参见下文），这与我的设想很接近，但显示了一些主要问题。我有几个问题需要改进图表：

[IMG]

1）每个面都有9条车道（柱），其中许多车道（柱）没有被盒子占据。如何删除每个面中未被长方体占用的车道（柱）

2）我是否可以在不使用面的情况下绘制此图，同时仍保留图中所示的分组

3）是否可以创建两层刻面标签？也就是说，我想把标签“Gene1”放在现有的刻面标签上。这将使我能够为Gene2生成如下所示的相同图形，因此我可以在每个图形的顶部使用“主”刻面标签将两个图形相邻刻面

我希望这是有道理的。谢谢大家的建议和想法

请参阅以下代码，您可以下载我的数据并复制图表：

测试文件导入

fileURL <- "https://dl.dropboxusercontent.com/u/4098921/testfile.csv"
test <- read.csv(fileURL,header=T)
head(test)


> head(test)
  Subset Tissue        Type id Gene1 Gene2
1 Normal Breast GTEx_Breast  1  5027 12597
2 Normal Breast GTEx_Breast  2  5287 12338
3 Normal Breast GTEx_Breast  3  2385 12543
4 Normal Breast GTEx_Breast  4  3174 12266
5 Normal Breast GTEx_Breast  5  6593 11350
6 Normal Breast GTEx_Breast  6  4648 10932

---

通过将

scales=“free_x”

添加到

facet_网格中，可以删除x轴上未使用的标签。如果您还添加
space=“free”
，您将得到大小相同的箱线图。与：

ggplot(test,aes(x=Type, y=Gene1, fill=Subset))+
  geom_boxplot(notch=T, notchwidth=0.5,outlier.shape=1,outlier.size=2, coef=1.5)+
  theme(axis.text=element_text(color="black"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.4))+
  theme(panel.grid.minor=element_blank())+
  labs(size= "Type",x = "",y = "Rank of Gene1 count", title = "1) BOXPLOT WITH FACETS")+
  scale_fill_manual(values=c("red","lawngreen"),name="Subset",
                    labels=c("Cancer (TCGA)", "Normal (GTEx)"))+
  facet_grid(~Tissue, scales = "free_x", space = "free")

您将获得以下绘图：


当您不想使用facet但保留分组时，您可能希望创建一个考虑分组的新变量。您可以通过
交互
：

# create the new variable
test$newType <- factor(interaction(test$Tissue,test$Type))
# set the correct order of the new variable
test$newType <- factor(test$newType,
                       levels=levels(test$newType)[order(levels(test$newType))],
                       labels=levels(test$Type)[order(levels(test$newType))])

这将生成以下绘图：


如果要在绘图中同时包含
Gene1
和
Gene2
，最好先将数据重塑为长格式：

library(tidyr)
test2 <- test %>% gather(gene,value,5:6)

上述代码将为您提供以下绘图：


在不使用额外镶嵌面层的情况下包含不同基因的选项，您可以使用：

ggplot(test2,aes(x=Type, y=value, fill=Subset, alpha=gene))+
  geom_boxplot(notch=T, notchwidth=0.5,outlier.shape=1,outlier.size=2, coef=1.5)+
  theme(axis.text=element_text(color="black"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.4))+
  theme(panel.grid.minor=element_blank())+
  labs(size= "Type",x = "",y = "Rank of Gene count", title = "BOXPLOT WITH FACETS")+
  scale_fill_manual(values=c("red","lawngreen"),name="Subset",
                    labels=c("Cancer (TCGA)", "Normal (GTEx)"))+
  facet_grid(.~Tissue, scales = "free_x", space = "free") +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90, vjust=0.5, hjust=1))

结果是：

感谢您提供的简单解决方案！太棒了。我知道交互功能，但让我恼火的是X轴标签太长了。然而，这张图使这三种组织难以可视化。有没有一种方法可以将每种组织的条状物紧密地放在一起，并在不同的组织类型之间留下一个很大的间隙？谢谢你h3rm4n，你帮了我很多！现在，我只是想知道是否有可能使每个方面的酒吧坐紧挨着对方，以节省宽度。我可能需要将Gene2放在Gene1的右边，因为很难比较等级：（@Peter我添加了另一个选项。哇，这看起来很棒！但遗憾的是，对于传说中的Gene1和Gene2，它们看起来都是白色的，我们必须做出一个假设：（很遗憾，ggplot2无法绘制阴影条。）（至少根据我的研究）。
library(tidyr)
test2 <- test %>% gather(gene,value,5:6)

ggplot(test2,aes(x=Type, y=value, fill=Subset))+
  geom_boxplot(notch=T, notchwidth=0.5,outlier.shape=1,outlier.size=2, coef=1.5)+
  theme(axis.text=element_text(color="black"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.4))+
  theme(panel.grid.minor=element_blank())+
  labs(size= "Type",x = "",y = "Rank of Gene1 count", title = "1) BOXPLOT WITH FACETS")+
  scale_fill_manual(values=c("red","lawngreen"),name="Subset",
                    labels=c("Cancer (TCGA)", "Normal (GTEx)"))+
  facet_grid(gene~Tissue, scales = "free_x", space = "free")

ggplot(test2,aes(x=Type, y=value, fill=Subset, alpha=gene))+
  geom_boxplot(notch=T, notchwidth=0.5,outlier.shape=1,outlier.size=2, coef=1.5)+
  theme(axis.text=element_text(color="black"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.4))+
  theme(panel.grid.minor=element_blank())+
  labs(size= "Type",x = "",y = "Rank of Gene count", title = "BOXPLOT WITH FACETS")+
  scale_fill_manual(values=c("red","lawngreen"),name="Subset",
                    labels=c("Cancer (TCGA)", "Normal (GTEx)"))+
  facet_grid(.~Tissue, scales = "free_x", space = "free") +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90, vjust=0.5, hjust=1))