R 如何制作与相对丰度图相对应的带有色标的复合图例？

我想从下面复制一个数字

它在分离X1列时卡住了。我想使用正则表达式，但不知道如何使用。 我计划用下划线分隔符分隔每个单词（我得到了一个列表），然后分别将[-tes&-ria]和[-ceae]后缀词提取到门和族中。之后，家族后面的单词应该被归为属。为准确起见，“未分类”和少于5个字符的单词的条件应分组到前面的单词中

此外，是否有可能向对应于相对丰度图的每个族添加小色标

library(tidyverse)
james <- read_csv("tableS2a.csv")
james <- james %>% mutate(
    Cecum = rowSums(select(james, contains("Caecum"))),
    Transverse = rowSums(select(james, contains("Transv"))),
    Sigmoid = rowSums(select(james, contains("Sigmoi")))
  )
james2 <- james %>% 
  select(X1, Cecum, Transverse, Sigmoid) 

james.tab <- james2 %>%
  mutate(meanAbundance = 
           rowMeans(
             column_to_rownames(james2, var = "X1")
             )
         ) %>%
  arrange(desc(meanAbundance)) %>%
  top_n(30, meanAbundance) # extract top30

write.csv2(james.tab, "jamestab.csv")

james.tab2 <- 
  as.data.frame(
    apply(
      select(
        james.tab, 
        Cecum, 
        Transverse, 
        Sigmoid), 2, 
      function(x) x / sum(x) * 100)
    )

james.tab3 <-
  bind_cols(
    as.data.frame(
      select(james.tab, X1)), 
    as.data.frame(james.tab2)
    )

james.X1 <- select(james.tab3, X1)

# Separate X1 to Phylum(-tes/-ria), Family (-ceae), and genus
james.list <- strsplit(pull(james.X1, X1), "_")
james.class <-
  if_else(grepl("(ceae)", james.X1) == T,
          mutate(james.X1, Family =
                   grep(
                     "[[:alpha:]]ceae(_)", 
                     strsplit(pull(james.X1, X1), "_"), 
                     value = T
                   )))

库（tidyverse）
詹姆斯%
排列（描述（平均丰度））%>%
top_n（30，平均丰度）#摘取top 30
write.csv2（james.tab，“jamestab.csv”）
james.tab2以下是一个示例，说明如何开始将图例作为单独的绘图，稍后可以在主绘图旁边进行拼凑

基本上，你要为每一件物品制作瓷砖，然后按小组将其分面。要使面片与面片的比例精确为1:1有点棘手，因此您必须使用
width=…
和
height=…
使其看起来正确

库（ggplot2）
#项目组关系示例
df以下是一个示例，说明如何开始将图例制作为单独的绘图，稍后可以在主绘图旁边拼接

基本上，你要为每一件物品制作瓷砖，然后按小组将其分面。要使面片与面片的比例精确为1:1有点棘手，因此您必须使用
width=…
和
height=…
使其看起来正确

库（ggplot2）
#项目组关系示例
df我不认为这在ggplot2中是一种固有的可能性，但您可能会在网格系统中乱来，以达到您想要的效果。然而，由于您是R的新手，这可能会有点棘手，要想完全正确。嗨@teunbrand！你能指出我应该找哪个关键词吗？是ggplot的网格系统吗？是否可以从gg对象提取变量/行颜色值？也许最好将它们分开制作，然后与拼凑或类似的方式结合使用？是的，这是
grid
包和
gtable
包。一个起点是调用
ggplotGrob（my_ggplot\u对象）
并在其中进行处理。将它们分开并拼接在一起也是一个好主意！嗨，我正在尝试制作第二部分。我认为可以使用
ggplotcolors（）
函数制作它们，尽管它在将来不会像我想象的那样通用。你知道怎么画第二个情节吗？我正在考虑制作小型热图。我不认为这在ggplot2中是一种固有的可能性，但你可能会在网格系统中乱搞，以达到你想要的效果。然而，由于您是R的新手，这可能会有点棘手，要想完全正确。嗨@teunbrand！你能指出我应该找哪个关键词吗？是ggplot的网格系统吗？是否可以从gg对象提取变量/行颜色值？也许最好将它们分开制作，然后与拼凑或类似的方式结合使用？是的，这是
grid
包和
gtable
包。一个起点是调用
ggplotGrob（my_ggplot\u对象）
并在其中进行处理。将它们分开并拼接在一起也是一个好主意！嗨，我正在尝试制作第二部分。我认为可以使用
ggplotcolors（）
函数制作它们，尽管它在将来不会像我想象的那样通用。你知道怎么画第二个情节吗？我正在考虑制作小型热图。太棒了，谢谢！geom_瓷砖是关键！顺便问一下，你知道如何修复下标越界错误吗？我尝试ggplotGrob，但在str对象时，它每次都返回错误。编辑：我也是stackoverflow新手，请告诉我是否偏离主题，是否应该打开新的查询。我不确定发生此错误的上下文，所以很难说，但我可以想象
fill=group\u colors[as.numeric（as.factor（df$group））]
抛出该错误。解决方法通常是在
group\u colors
变量中提供与您的组相同的颜色。很抱歉，我不清楚。我试图
str（）
我的
ggplotGrob（）
对象，它导致了“下标超出范围”错误。谢谢你的提示！无论如何，我已经从传说中得到了颜色！它在
james.gtableAh上，我明白了。是的，这可能是gtable的问题。但我不确定你想追求什么更大的目标。只要有可能避免使用GTTable对象，我宁愿使用ggplot而不是GTTable。可以把代码和图片一起贴在这里作为答案吗？它还没有完成，也许你可以帮我。例如，如何斜体化，重新排列瓷砖标签，缺少上部放线菌门，以及不同颜色的小方形瓷砖。太棒了，谢谢！geom_瓷砖是关键！顺便问一下，你知道如何修复下标越界错误吗？我尝试ggplotGrob，但在str对象时，它每次都返回错误。编辑：我也是stackoverflow新手，请告诉我是否偏离主题，是否应该打开新的查询。我不确定发生此错误的上下文，所以很难说，但我可以想象
fill=group\u colors[as.numeric（as.factor（df$group））]
抛出该错误。解决方法通常是在
group\u colors
变量中提供与您的组相同的颜色。很抱歉，我不清楚。我试图
str（）
我的
ggplotGrob（）
对象，它导致了“下标超出范围”错误。谢谢你的提示！无论如何，我已经从传说中得到了颜色！它是开着的
library(tidyverse)
library(patchwork)
library(ggtext)
library(glue)

james <- read_csv("tableS2a.csv")
james2 <- james %>% 
  mutate(
  Cecum = rowSums(select(james, contains("Caecum"))),
  Transverse = rowSums(select(james, contains("Transv"))),
  Sigmoid = rowSums(select(james, contains("Sigmoi")))
  ) %>% 
  select(X1, Cecum, Transverse, Sigmoid) %>% 
  filter(grepl("(ceae)", james$X1)) # Filter rows with -ceae suffix only

# extract family value with selecting -ceae/les suffix word
family.naming0 <-
  regmatches(james2$X1,
             regexpr("(?<=_)(.*?(ceae|les)(?=_))", james2$X1, perl = T))
#in between "_" to fail-safe double -ceae. E.g. Bacteria_Bacteriaceae_Aceae

family.naming1 <-
  regmatches(james2$X1, regexpr("(?<=ceae_|les_)\\d", james2$X1, perl = T))

family.naming2 <- 
  regmatches(james2$X1, regexpr("(?<=ceae_|les_)unclassified", james2$X1, perl = T))

family.naming3 <-
  ifelse(
    grepl("(?<=[(ceae_)|(les_)])\\d", james2$X1, perl = T),
    paste0(family.naming0, " ", family.naming1),
    ifelse(
      grepl("(?<=[(ceae_)|(les_)])unclassified", james2$X1, perl = T),
      paste0(family.naming0, " ", family.naming2),
      paste0(family.naming0)
    ))  

james3 <- james2 %>% 
  gather("Cecum", "Transverse", "Sigmoid", key = "location", value = "abundance") %>% 
  mutate(relativeAbundance=abundance/sum(abundance) * 100) %>%
  mutate(phylum=gsub("(_.*)","", X1)) %>% # extract phylum value with selecting first word
  mutate(family=
           ifelse(
             grepl("(?<=[(ceae_)|(les_)])\\d", X1, perl = T),
             paste0(family.naming0, " ", family.naming1),
             ifelse(
               grepl("(?<=[(ceae_)|(les_)])unclassified", X1, perl = T),
               paste0(family.naming0, " ", family.naming2),
               paste0(family.naming0)
             ))) %>% 
  mutate(genus=gsub("_", " ", sub("(.*ceae)+?_((unclassified|\\d)*(_)*)", "", X1)))

# change it into percentage
james4 <-
  bind_cols(select(james2, X1), as.data.frame(
    apply(
      select(
        james2, 
        Cecum, 
        Transverse, 
        Sigmoid), 2, 
      function(x) x / sum(x) * 100)))

jamesReg <- james4 %>% 
  mutate(james4, 
         meanAbundance=rowMeans(select(james4, Cecum, Transverse, Sigmoid))) %>% 
  arrange(desc(meanAbundance)) %>% 
  top_n(30, meanAbundance) %>% 
  pull(X1)

# collect top 30 from james4X reference
james5 <- james3 %>% 
  filter(X1 %in% jamesReg)

# change order
james5$location_f <- 
  factor(james5$location, labels = c("Cecum", "Transverse", "Sigmoid"))

james6 <- 
  select(james5, location_f, relativeAbundance, genus)

# First plot
james.plot <-
  ggplot(james6,
         aes(x = location_f, y = relativeAbundance, fill = genus)) +
  geom_bar(position = "fill", stat = "identity", show.legend = F) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 1)) + # y axis percentage
  #theme_minimal() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        panel.background = element_blank()) +
  ylab("Relative abundances (%)") +
  scale_fill_hue(l=60, c=80)


james.table <- data.frame("relativeAbundance"=james5$relativeAbundance[1:30]+
                            james5$relativeAbundance[31:60]+
                            james5$relativeAbundance[61:90],
                          "phylum"=james5$phylum[1:30],
                          "family"=james5$family[1:30],
                          "genus"=james5$genus[1:30])

# get colour pattern 
ggplotColours <- function(n = 6, h = c(0, 360) + 15) {
  if ((diff(h) %% 360) < 1)
    h[2] <- h[2] - 360 / n
  hcl(h = (seq(h[1], h[2], length = n)), c = 100, l = 65)
}

family <- pull(select(james.table, family))
genus <- pull(select(james.table, genus))
james.table2 <- james.table %>% 
  mutate(color=ggplotColours(nrow(james.table))) %>% # just in case 
  mutate(asv=glue("{family}: <i>{genus}</i>"))

# color for long vertical tile (phylum tile)
james.phyl.col <- c("#fddb47", "#58b9b2", "#6585c3", "#e25a4b")

# legend making or second plot
james.legend <- 
  ggplot(james.table2, aes(y = asv)) +
  geom_tile(aes(x = 1, fill = asv), width = 0.9, height = 0.9) +
  geom_tile(aes(x = 0.2), 
            fill = james.phyl.col[as.numeric(as.factor(james.table2$phylum))], 
            width = 0.4) +
  scale_y_discrete(position = "right", expand = c(0,0),
                   name = "") +
  scale_x_continuous(expand = c(0,0), breaks = NULL, name = "") +
  scale_fill_discrete(guide = "none") +
  facet_grid(phylum ~ ., scales = "free_y", space = "free_y",
             switch = "y") +
  theme(axis.ticks = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        aspect.ratio = 1,
        axis.text.y = element_markdown())

# patchwork
james.plot + james.legend