R ggplot 2：为每列生成一个单独的方框图

我正在尝试生成许多单独的图，每个图为每个细胞（=行）绘制一个单一基因（=列）的水平。在代码中，我还有两个“cell”子集，这取决于gene1的每个cell的值是否大于0（这是用dplyr处理的）

下面我尝试在一个单独的pdf绘图中绘制所有基因/列的值，一次。关于如何修改代码，使每个基因/列生成一个图，有什么建议吗

数据集：

          gene1      gene2      gene3      gene4      gene5
cell_1   0.0000   0.279204  25.995400  46.171700  94.234100
cell_2   0.0000  23.456000  77.339800 194.241000 301.234000
cell_3   2.0000  13.100000  45.309200   0.776565   0.000000
cell_4   0.0000  10.500000 107.508000   3.032500   0.000000
cell_5   3.0000   0.000000   0.266139   0.762981 123.371000

代码：

库（ggplot2）
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
#循环生成多个单盒图
df3%as.data.frame%%>%变异（单元格=行名（.），正=df2$gene1>0）%%>%
聚集（，key=gene，value=“value”，-Cell，-positive）%>%
变异（绝对值=abs（值），logabs=log（绝对值+1））
对于（我是唯一的（df3$gene））{
基因图%ggplot（，aes（x=基因，y=对数绝对值，填充=阳性））+
geom_箱线图（）+
xlab（“基因”）+ylab（“表达水平（TPM日志）”）+
经典主题（基本尺寸=14，基本系列=“Helvetica”）+
主题（axis.text.y=元素\文本（大小=14））+
主题（axis.title.y=元素\文本（大小=14，face=“bold”）+
主题（axis.text.x=元素\文本（大小=14））+
主题（axis.title.x=元素\文本（大小=14，face=“bold”）+
缩放填充酿酒器（调色板=“粘贴1”）
打印（基因图）
ggsave（sprintf（“%s.png”，df3$gene））
发展主任（）
}

要避免这种情况，只需运行

df<-filter(df, value>0)

ggplot(data= df , aes(x=gene, y=logabs, fill=positive))+
  geom_boxplot()+facet_wrap(~ gene) 

或

---

谢谢！但是：如果我有大量的基因（我在sharp数据集中就是这么做的），这个解决方案就行不通了，因为每个箱线图都会变得很细，或者每个图都会变得很宽，因为每个图中没有显示的箱线图仍然有它们的空槽。。有办法解决这个问题吗？Scales=“free”？或者aes（x=1）最后两个选项就是我想要实现的！不幸的是，当我放入完整的数据集（包含大约1000个“基因”列）时，整个数据集不适合一个页面。我最后只看到了图表的“标题”部分。在ggplot中有没有办法将facet_包装拆分到不同的页面上，或者我需要返回到我的（不起作用的）for循环解决方案？实际上我现在已经解决了我的其他问题！我停止使用facet_wrap函数，而是加载ggplus包并使用facet_multiple函数。我添加了这行代码：facet_multiple（plot=p，facets='gene'，ncol=4，nrow=4）@Cyrus Mohammadian，从我所读到的，我认为整个要点是能够打印多页PDF。因为我在一次运行中生成了大约1000-2500个图表，所以我无法将它们保存在一个页面上。

gene1<-c(0.0000, 0.0000, 2.0000, 0.0000, 3.0000)
gene2<-c(0.279204, 23.456000, 13.100000 , 10.500000, 3.0000)
gene3<-c(25.995400, 77.339800, 45.309200, 107.508000, 0.266139)
gene4<-c(46.171700, 194.241000, 0.776565, 3.032500, 0.762981)
gene5<-c(94.234100, 301.234000, 0.000000, 0.000000, 3.0000)
df<-data.frame(gene1, gene2, gene3,gene4,gene5)

df <- df %>% 
    as.data.frame %>% 
    mutate(Cell= rownames(.), positive = df$gene1>0) %>% 
    gather(., key= gene, value="value", -Cell,-positive) %>% 
    mutate( absolute= abs(value), logabs= log(absolute+1))

ggplot(data= df , aes(x=gene, y=logabs, fill=positive))+
    geom_boxplot()+facet_wrap(~ gene)

gene1<-c(0.0000, 0.0000, 2.0000, 0.0000, 3.0000)
gene2<-c(0.279204, 23.456000, 13.100000 , 10.500000, 3.0000)
gene3<-c(25.995400, 77.339800, 45.309200, 107.508000, 0.266139)
gene4<-c(46.171700, 194.241000, 0.776565, 3.032500, 0.762981)
gene5<-c(94.234100, 301.234000, 0.000000, 0.000000, 3.0000)
gene6<-c(0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000)
df<-data.frame(gene1, gene2, gene3,gene4,gene5, gene6)

df <- df %>% 
  as.data.frame %>% 
  mutate(Cell= rownames(.), positive = df$gene1>0) %>% 
  gather(., key= gene, value="value", -Cell,-positive) %>% 
  mutate( absolute= abs(value), logabs= log(absolute+1))

ggplot(data= df , aes(x=gene, y=logabs, fill=positive))+
  geom_boxplot()+facet_wrap(~ gene) 

df<-filter(df, value>0)

ggplot(data= df , aes(x=gene, y=logabs, fill=positive))+
  geom_boxplot()+facet_wrap(~ gene) 

ggplot(data= df , aes(x=gene, y=logabs, fill=positive))+
    geom_boxplot()+facet_grid(~ gene, scales = "free")

ggplot(data= df , aes(x=gene, y=logabs, fill=positive))+
    geom_boxplot(aes(1))+facet_wrap(~ gene)