結合堆棧，並且將在GGPLOT2

我試圖重建該地塊不可怕3D條形圖條形圖和不明確的X軸（這是不同的時間點，它是很難說的時候都）躲閃。結合堆棧，並且將在GGPLOT2

Bad plot

(from Science 291, no. 5513 (2001): 2606–8, otherwise a good paper.)

我的第一直覺是做類似於他們做了什麼事，有二維條碼的情節和獨特的x軸的標籤，使用基因型迴避吧，然後堆疊條形獲得前欄上的黑色和白色分裂，但在這裏的其他幾個很好的問題說，你不能這樣做。

我的下一個方法是使用小面（下面的代碼），它的工作相當不錯，但我很樂意看到一個更好的方式來做到這一點。有沒有辦法堆疊一些變量和其他人？或者只是一個更好的方式來做到這一點？

編輯：爲了澄清，我認爲重要的是要顯示疊加條的總數（在這種情況下，m和n是黑色和白色），因爲這代表了測量的數量，然後拆分單獨測量。

This is my faceted version.

library(tidyverse) 
library(cowplot) 

data = tribble(
    ~Timepoint, ~`Ancestral genotype`, ~Mutator, ~`Mean % of auxotrophs`, 
    100, 'mutS-', 'o', 10.5, 
    150, 'mutS-', 'o', 16, 
    220, 'mutS-', 'o', NA, 
    300, 'mutS-', 'o', 24.5, 
    100, 'mutS+', 'n', 1, 
    150, 'mutS+', 'n', NA, 
    220, 'mutS+', 'n', 1, 
    300, 'mutS+', 'n', 1, 
    100, 'mutS+', 'm', 0, 
    150, 'mutS+', 'm', NA, 
    220, 'mutS+', 'm', 2, 
    300, 'mutS+', 'm', 5 
) 

data <- data %>% mutate(Timepoint = as.character(Timepoint)) 

data %>% ggplot(aes(x = Timepoint, y = `Mean % of auxotrophs`)) + 
    geom_col(aes(fill = Mutator), position = 'stack') + facet_grid(~`Ancestral genotype`) + 
    guides(fill=FALSE)

來源

2017-04-07 Jazz Weisman

在我看來，一個線圖更直觀這裏：

library(forcats) 

data %>% 
    filter(!is.na(`Mean % of auxotrophs`)) %>% 
    ggplot(aes(x = Timepoint, y = `Mean % of auxotrophs`, 
       color = fct_relevel(Mutator, c("o","m","n")), linetype=`Ancestral genotype`)) + 
    geom_line() + 
    geom_point(size=4) + 
    labs(linetype="Ancestral\ngenotype", colour="Mutator")

要回復您的評論：這是單獨堆放哈克方式通過Ancestral genotype，然後閃避每一雙。我們分別繪製堆積條形圖爲mutS-和mutS+，並且通過在相反方向上移位Timepoint少量手動躲閃條。設置width等於移位量的兩倍將導致成對的條相互接觸。我添加了少量的額外移位（5.5而不是5），以便在每對中的兩個柱之間創建一個很小的空間。

ggplot() + 
    geom_col(data=data %>% filter(`Ancestral genotype`=="mutS+"), 
      aes(x = Timepoint + 5.5, y = `Mean % of auxotrophs`, fill=Mutator), 
      width=10, colour="grey40", size=0.4) + 
    geom_col(data=data %>% filter(`Ancestral genotype`=="mutS-"), 
      aes(x = Timepoint - 5.5, y = `Mean % of auxotrophs`, fill=Mutator), 
      width=10, colour="grey40", size=0.4) + 
    scale_fill_discrete(drop=FALSE) + 
    scale_y_continuous(limits=c(0,26), expand=c(0,0)) + 
    labs(x="Timepoint")

注意：在上述兩種實施例中，我已經把Timepoint作爲數值變量（即，我跳過了步驟，其中在轉換它字符），以確保x軸以時間單位爲單位，而不是將其轉換爲分類軸。三維圖是一種令人憎惡的事物，不僅是因爲三維透視造成的扭曲，還因爲它造成了每個測量以相同時間間隔分開的錯誤外觀。

來源

2017-04-07 15:45:37 eipi10

謝謝。這是做這件事的好方法。唯一的一點是我想表明，在mutS的應變+ N和O型實際上是來自同一個文化相比mutS-類型，它是獨立的，這就是爲什麼我認爲有意義的堆疊條是很重要的。（雖然這個數字並不是很明顯）。 –

查看更新後的答案。 – eipi10

有沒有辦法做到這一點與x變量作爲一個因素？ – masfenix

結合堆棧，並且將在GGPLOT2

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