【Rで作図】棒グラフを作る

以下に示すのは、ggplotを使って、平均値で棒グラフを作る方法。

前準備

パッケージのインストール

あらかじめ、必要なパッケージをインストールしておく。

library(tidyverse)
library("ggplot2")

データフレームのインポート

使用するデータフレームをインポートする。

今回は、任意の場所に作っておいたxlsxファイルを使用。

# xlsxファイルの読み込み
Data1 <- readxl::read_xlsx("D:/R/R directory/Data/XX.xlsx")
# 必要な情報だけ抽出
Data2 <- dplyr::select(Data1,
        "Image",
        "ID",
        "Region",
        "Age",
        "Genotype",
        "positive area [%]")

棒グラフを作成

棒グラフは、geom_colでも作れるけど、今回は平均値の棒グラフを作りたいので、stat_summary()を使う。

平均値で棒グラフを作成

# 平均値で棒グラフを作成
ggplot(Data2,
    aes(x = Age,                 # 横軸に"Age"のデータ
    y = `positive area [%]`)) +  # 縦軸に”positive area [%]のデータ
    stat_summary(
    fun = "mean",                # 平均値で作成
    geom = "bar"                 # 種類は棒グラフ
    )

2群で並べる

上のグラフは、2つのGenotype(Tg1とTg2)のデータが合わさって描出されている。

これを、Tg1とTg2のデータで分けて横並びに表示する。

Tg2→Tg1の順序を、Tg1→Tg2と並び替えたいので、データフレームのGenotypeの列の要素をファクターに変え、レベルをつける

# Tg1→Tg2の順に変更
Data2$Genotype <- factor(Data2$Genotype, levels=c("Tg1", "Tg2" ))
# strで確認
str(Data2)

無事にGenotypeにレベルをつけられた。

これで先ほどのコードを再度実行すると、Tg1→Tg2の順に入れ替わった。

エラーバーをつける

エラーバーをつける。

今回はSEMで。

# errorbarをつける
stat_summary(
        fun = "mean", # エラーバーの中心は平均値
        fun.min = function(x)mean(x) - sd(x)/sqrt(4), # SEM（上）
        fun.max = function(x)mean(x) + sd(x)/sqrt(4), # SEM (下)
        geom = "errorbar",                            # エラーバーを指定
        position = position_dodge(.8),                # エラーバーの配置
        width = .5, size = .1,                        # エラーバーの太さと幅
        colour = "black"                              # エラーバーの色
        )

グラフの棒の色を変更

棒の色をグレースケールに変更する。

ggplot(Data2,
    aes(x = Age,
    y = `positive area [%]`,
    fill = Genotype)
    ) +
stat_summary(
    fun = "mean",
    geom = "bar",
    position = "dodge",
    colour = "black") +        # 棒グラフの枠を黒に
    scale_fill_manual(         # 棒グラフの中の色を変更
    values = c("#CCCCCC","#444444"))

個々のデータをプロットする

平均値とSD（SEM）だけじゃなくて、個々のデータもプロットする。

使うのは、geom_point()

# 個々のデータをプロットする
geom_point(
    position = position_jitterdodge(
        jitter.width = .3,                 # プロットの横の散らばり具合を .3 に設定
        jitter.height = 0                  # プロットの縦の散らばり具合は絶対 0 に。じゃないと嘘のプロットを表示することになる。
        ),
        size = 2,                          # プロットのサイズ
        colour = "black",                  # プロットの線の色
aes(shape = Genotype)              # プロットの形をどのデータでわけるか
) +
scale_shape_manual(                # プロットの形をマニュアルで設定
values = c(21, 0)
)

プロットの形は、下記参照。

• 0-4 は白抜き。
• 5-20 は黒で塗りつぶし。
• 21-25 はマニュアルで色を設定（色は棒グラフと同じ色）。

今回は、Tg1には21番、Tg2には17番を選択。

色は、先にしてしていた scale_fill_manual() の色で表示される。

群を分ける

上のグラフは、「Region」の列の「Cox」と「Hipp」のデータが合わさったもの。

これを、「Ctx」と「Hipp」で別々のグラフに表したい。

この時は、Facet()を使う。

# Region毎でグラフを分けて表示
facet_wrap(~Region)

CtxとHippで分けて表示された。

グラフの背景を変更

themeを使って、グラフの背景を変更する。

今回は真っ白にしたかったので、theme_classic()を選択。

# グラフの背景を変更
theme_classic()

背景が白になった。

他にも色々選択できる。

Y軸を部分的に切断し、上下で軸幅を変更する

一部の高いバーのせいで、低いバーが見えにくくなっているので、Y軸の「15－19%」あたりで切断し、上の部分の軸幅を半分にする。

# Y軸の「15－19%」あたりで切断し、上の部分の軸幅を半分に
scale_y_break(c(15,19), scale = 0.5)

文字の大きさを変更

軸タイトルやレジェンドタイトル等を変更。

# 文字の大きさを変える etc.
theme(axis.title.x = element_text(size = 20, hjust = .45),   # X軸のタイトルのフォントサイズと位置を変更
axis.title.y = element_text(size = 20),                      # Y軸のタイトルのフォントサイズと位置を変更
axis.text.x = element_text(size = 15),                       # X軸のフォントサイズと位置を変更
axis.text.y = element_text(size = 15),                       # Y軸のフォントサイズと位置を変更
legend.title = element_blank(),                              # レジェンドタイトルを消す
strip.text.x = element_text(size = 15)                       # レジェンドのフォントサイズと位置を変更
)

詳細は下記参照。

コード全体

今回書いたコードの全体像は下記。

# 平均値で棒グラフを作成
ggplot(Data2,
    aes(x = Age,                                      # 横軸に"Age"のデータ
    y = `positive area [%]`,                          # 縦軸に”positive area [%]のデータ
    fill = Genotype)) +                               # Genotypeで分ける
stat_summary(
    fun = "mean",                                     # 平均値で作成
    geom = "bar",                                     # 種類は棒グラフ
    position = "dodge",                               # Genotypeで分けた棒を横並びにする
    colour = "black"                                  # 棒グラフの枠を黒に
    ) +

# 棒グラフの中の色を変更
scale_fill_manual(
    values = c("#CCCCCC","#444444")                   # Tg1とTg2のバーの色を指定
    ) +

# エラーバーをつける
stat_summary(
    fun = "mean",                                     # エラーバーの中心は平均値
    fun.min = function(x)mean(x) - sd(x)/sqrt(4),     # SEM（上）
    fun.max = function(x)mean(x) + sd(x)/sqrt(4),     # SEM (下)
    geom = "errorbar",                                # エラーバーを指定
    position = position_dodge(.8),                    # エラーバーの配置
    width = .5, size = .1,                            # エラーバーの太さと幅
    colour = "black"                                  # エラーバーの色
    ) +

# 個々のデータをプロットする
geom_point(
    position = position_jitterdodge(
        jitter.width = .3,                            # プロットの横の散らばり具合を .5 に設定
        jitter.height = 0                             # プロットの縦の散らばり具合は絶対 0 に。じゃないと嘘のプロットを表示することになる。
        ),
    size = 2,                                         # プロットのサイズ
    colour = "black",                                 # プロットの線の色
    aes(shape = Genotype)                             # プロットの形をどのデータでわけるか
    ) +

# プロットの形をマニュアルで設定
scale_shape_manual(
    values = c(21, 17)
    ) +

# Region毎でグラフを分けて表示
facet_wrap(~Region) +

# グラフの背景を変更
theme_classic() +

# Y軸の「15－19%」あたりで切断し、上の部分の軸幅を半分に
scale_y_break(c(15,19), scale = 0.5) +

# 文字の大きさを変える etc.
theme(axis.title.x = element_text(size = 20, hjust = .45),   # X軸のタイトルのフォントサイズと位置を変更
    axis.title.y = element_text(size = 20),                  # Y軸のタイトルのフォントサイズと位置を変更
    axis.text.x = element_text(size = 15),                   # X軸のフォントサイズと位置を変更
    axis.text.y = element_text(size = 15),                   # Y軸のフォントサイズと位置を変更
    legend.title = element_blank(),                          # レジェンドタイトルを消す
    strip.text.x = element_text(size = 15)                   # レジェンドのフォントサイズと位置を変更
    )