目标图片效果
想要实现的图片效果
其实上图说白了就是均值加减标准差，上面的线条是用来标示组间比较的。
制图清单
1.工具： R+Rstudio
2.数据准备：需要如下样式的数据。
第一列是分组，第二列是均值，第三列是标准差。
数据格式
3.设置R软件工作目录：
为了方便找到结果的图，可以把工作目录设置为桌面。操作如下：
工作目录设置
4.跑代码：打开Rstudio导入数据运行代码就行了~
将数据文件放在桌面，导入数据,注意数据格式为csv，在括号中按Tab键进行导入。
rm(list=ls())#清除掉全局环境中的文件
data <- read.csv("")#按Tab键导入你的数据
加载需要用到的R软件包
##########加载需要用的R包
if (!require(ggplot2)) {install.packages("ggplot2")}
if (!require(ggsignif)) {install.packages("ggsignif")}
if (!require(ggsci)) {install.packages("ggsci")}
if (!require(export)) {install.packages("export")}
加载数据，构建绘图函数。（直接运行就行，看不懂也没关系。）
#######载入数据
attach(data)
#构建作图函数
myplot <- function(data){
ggplot(data,aes(eval(parse(text=names(data)[1])),eval(parse(text=names(data)[2])),
fill=factor(eval(parse(text=names(data)[2])))))+
geom_bar(position = "dodge",stat = "identity")+
geom_errorbar(aes(ymin=eval(parse(text=names(data)[2]))-eval(parse(text=names(data)[3])),
ymax=eval(parse(text=names(data)[2]))+eval(parse(text=names(data)[3])),
color=factor(eval(parse(text=names(data)[2])))),position = "dodge",width=0.3,size=2)+
scale_y_continuous(expand = c(0,0))+
labs(x=names(data)[1],y=names(data)[2])+
theme_classic(base_size = 22)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = -45,hjust = 0.2),
legend.position = "none")+
scale_fill_lancet()+ #####这里用了lancet杂志的配色方案
scale_color_lancet()
}
出图~
###绘图
myplot(data)
本文示例数据出的图
修改Y轴长度，不需要修改这一步可以跳过。
###将画出来的图赋值方便修改
p <- myplot(data)
##如果你想改Y轴的范围，可以修改下面“limits=”中的数值
p+scale_y_continuous(limits = c(0,30),expand = c(0,0))+
scale_fill_lancet()+
scale_color_lancet()
接下来就是导出到ppt里，在ppt里就可以直接加上组间对比的线条。
导出的图所几乎所有对象都是可以修改的，可以自己DIY标题，颜色等等~
###导出成ppt自己修改细节
graph2ppt(file="myplot.pptx",width=7,height=5)
ppt中的图
扩展
当然，不用PPT也行，R本身就足够强大，但是需要多了解一点图形语法。
示例图中线条的增加，可以用ggsignif包来实现，当然用ggplot2自带的annotate函数也可以。
###根据本图实际情况的示例代码
p+scale_y_continuous(limits = c(0,40),expand = c(0,0))+
annotate("errorbarh",xmin=1,xmax = 2,y=25,size=1)+
annotate("errorbarh",xmin=1,xmax = 6,y=36,size=1)+
annotate("errorbarh",xmin = 3,xmax=4,y=29,size=1)+
annotate("errorbarh",xmin = 1,xmax=5,y=32,size=1)+
annotate("text",label="*",x=1.5,y=26,fontface="bold",size=5)+
annotate("text",label="*",x=3.5,y=33,size=5,fontface="bold")+
annotate("text",label="ns",x=3.5,y=37.5,size=5,fontface="bold")+
scale_fill_lancet()+
scale_color_lancet()
跑代码出图。
效果图
补充一个实际使用中更常用的方法，借助ggpubr包
library(ggpubr)
#设定比较组
my_comparisons <- split(t(combn(levels(as.factor(data$group)),2)),
1:nrow(t(combn(levels(as.factor(data$group)),2))))
#添加对比p值
p+ stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+
stat_compare_means(label.y = 45) # Add 全局nova p-value
p值保留小数点问题
#以保留两位小数点为例
p + stat_compare_means(
aes(label = paste0("p = ", round(as.numeric(..p.format..,2))))
)
小结
带误差棒柱状图算是实验类论文中很常用的图形。
实现起来也不难，本文绘图的主函数，在笔者五年前的破烂小电脑里运行出图，耗时如下,快得飞起。
绘图耗时计算
加上载入数据，运行其他代码，还有喝口水的时间，大概需要一分钟吧，可以尝试拷贝代码在自己的电脑运行起来吼~(─‿‿─)
