ggplot の行ごとのパネル数を制御することは可能ですか? 以下のプロット例のように、各行に同じ数のパネルしか取得できません。
たとえば、「マーカー」によって自然に 22 個のブロックにグループ化されたデータがあり、これらのブロックは「染料」によって編成されます (以下のサンプル コードとデータを参照)。この例では、パネルを 4 行に配置し、各行にそれぞれ 5、6、6、5 枚のパネルを配置します (最後の図のように、22 ブロックは同じ幅にすることができます)。
コード例:
df$Type <- factor(round(df$Type, 2))
df$Allele <- factor(df$Allele)
gp <- ggplot(df, aes_string(x = "Allele", y = "Ratio", colour = "Type"))
gp <- gp + geom_point(alpha = 0.8, position = position_jitter(width = 0.1))
gp <- gp + facet_grid(Dye ~ Marker) + facet_wrap(~Marker, ncol = 5, drop = FALSE, scales = "free_x")
gp <- gp + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
gp <- gp + labs(title = "Stutter ratios")
print(gp)
サンプルデータ:
Marker Allele Ratio Type Dye
DYS576 18 0.116157205 -1 B
DYS389 I 14 0.043252595 -1 B
DYS448 19 0.018236074 -1 B
DYS389 II 31 0.102169982 -1 B
DYS19 14 0.058139535 -1 B
DYS19 14 0.078224101 -0.2 B
DYS391 10 0.090035245 -1 G
DYS481 22 0.013492063 -2 G
DYS481 22 0.179365079 -1 G
DYS549 13 0.0625 -1 G
DYS533 12 0.07564495 -1 G
DYS437 14 0.04757085 -1 G
DYS570 17 0.071079867 -1 Y
DYS570 17 0.007420426 1 Y
DYS635 21 0.192561983 -1 Y
DYS390 24 0.073079325 -1 Y
DYS439 12 0.084817642 -1 Y
DYS392 13 0.125965997 -1 Y
DYS393 13 0.009672831 -2 R
DYS393 13 0.079374111 -1 R
DYS393 13 0.013371266 1 R
DYS458 17 0.126099707 -1 R
DYS385 13 0.059782609 -1 R
DYS385 16 0.092356688 -1 R
DYS456 17 0.12 -1 R
YGATAH4 11 0.07203718 -1 R
DYS576 18 0.094989562 -1 B
DYS389 I 14 0.044955045 -1 B
DYS448 19 0.017171717 -1 B
DYS389 II 31 0.124137931 -1 B
DYS391 10 0.052903833 -1 G
DYS481 22 0.198726115 -1 G
DYS549 13 0.08853967 -1 G
DYS533 12 0.106617647 -1 G
DYS438 9 0.017562533 -1 G
DYS570 17 0.006710002 -2 Y
DYS570 17 0.076326274 -1 Y
DYS570 17 0.007339065 1 Y
DYS635 21 0.132272501 -1 Y
DYS390 24 0.078853047 -1 Y
DYS439 12 0.06980198 -1 Y
DYS392 13 0.104508197 -1 Y
DYS393 13 0.083853995 -1 R
DYS393 13 0.014140085 1 R
DYS458 17 0.094651285 -1 R
DYS385 13 0.076977401 -1 R
DYS385 13 0.076977401 -1 R
DYS385 16 0.059866962 -1 R
DYS385 16 0.059866962 -1 R
DYS456 17 0.151162791 -1 R
YGATAH4 11 0.09254902 -1 R
DYS576 18 0.126856684 -1 B
DYS389 I 14 0.052631579 -1 B
DYS389 II 31 0.102253033 -1 B
DYS19 14 0.056882821 -1 B
DYS19 14 0.080773606 -0.2 B
DYS391 10 0.053362122 -1 G
DYS481 22 0.033595801 -2 G
DYS481 22 0.164829396 -1 G
DYS549 13 0.123548922 -1 G
DYS533 12 0.06750174 -1 G
DYS437 14 0.041118421 -1 G
DYS570 17 0.097141001 -1 Y
DYS570 17 0.010071475 1 Y
DYS635 21 0.070416095 -1 Y
DYS390 24 0.075715605 -1 Y
DYS439 12 0.077648766 -1 Y
DYS392 13 0.116974494 -1 Y
DYS643 10 0.017945781 -1 Y
DYS393 13 0.011755878 -2 R
DYS393 13 0.121810905 -1 R
DYS393 13 0.017008504 1 R
DYS458 17 0.097028366 -1 R
DYS385 13 0.083820663 -1 R
DYS385 16 0.124661247 -1 R
DYS456 17 0.11167002 -1 R
DYS576 18 0.102416918 -1 B
DYS448 19 0.021699819 -1 B
DYS19 14 0.064239829 -0.2 B
DYS391 10 0.054468085 -1 G
DYS481 22 0.048726467 -2 G
DYS481 22 0.182724252 -1 G
DYS549 13 0.091326105 -1 G
DYS533 12 0.074295474 -1 G
DYS438 9 0.059535822 -1 G
DYS437 14 0.044034091 -1 G
DYS570 17 0.02547279 -2 Y
DYS570 17 0.129293709 -1 Y
DYS570 17 0.012350444 1 Y
DYS635 21 0.09912927 -1 Y
DYS390 24 0.086936937 -1 Y
DYS439 12 0.060550459 -1 Y
DYS392 13 0.149750416 -1 Y
DYS393 13 0.08388521 -1 R
DYS393 13 0.016188374 1 R
DYS458 17 0.009228937 -2 R
DYS458 17 0.092289372 -1 R
DYS458 17 0.062816314 1 R
DYS385 13 0.068504595 -1 R
DYS385 16 0.077120823 -1 R
DYS456 17 0.131855309 -1 R
YGATAH4 11 0.070570571 -1 R
DYS576 18 0.108604407 -1 B
DYS389 I 14 0.053097345 -1 B
DYS389 II 31 0.122986823 -1 B
DYS19 14 0.044878049 -1 B
DYS19 14 0.069268293 -0.2 B
DYS391 10 0.057256368 -1 G
DYS481 22 0.029480217 -2 G
DYS481 22 0.171450737 -1 G
DYS549 13 0.078275862 -1 G
DYS533 12 0.062146893 -1 G
DYS437 14 0.037869063 -1 G
DYS570 17 0.0956807 -1 Y
DYS570 17 0.021323127 1 Y
DYS635 21 0.076858108 -1 Y
DYS390 24 0.099143207 -1 Y
DYS439 12 0.057610242 -1 Y
DYS439 12 0.028449502 1 Y
DYS392 13 0.101621622 -1 Y
DYS393 13 0.012474012 -2 R
DYS393 13 0.117463617 -1 R
DYS393 13 0.01039501 1 R
DYS458 17 0.081623347 -1 R
DYS385 13 0.068003487 -1 R
DYS385 16 0.066376496 -1 R
DYS456 17 0.149382716 -1 R
更新:最後に、この問題を解決するための時間がありました。DWin's answer に基づいて、オンラインで見つかったいくつかの例の助けを借りて、ほぼ希望どおりにプロットを作成できました。ただし、希望どおりに正確に取得するには、さらにヘルプが必要です。
1) 各プロットでパネルを同じ幅 (または高さ) にし、一部のプロットでのみタイトルと凡例を配置できるようにするにはどうすればよいですか。
2) y タイトルと凡例をすべてのプロットで垂直方向に中央揃えするにはどうすればよいですか。
3）もちろん、異なるパネルで同じタイプに同じ色を使用したいのですが、ggplotを使えば簡単だと思います。しかし、ここでのアドバイスも大歓迎です。
これまでの進捗状況については、添付のコードと画像を参照してください。
# Prepare data.
df$Marker <- factor(df$Marker, levels = c("DYS576", "DYS389 I", "DYS448", "DYS389 II", "DYS19",
"DYS391", "DYS481", "DYS549", "DYS533", "DYS438", "DYS437",
"DYS570", "DYS635", "DYS390", "DYS439", "DYS392",
"DYS643", "DYS393", "DYS458", "DYS385", "DYS456", "YGATAH4" ))
df$Type <- factor(round(df$Type, 2))
df$Dye <- factor(df$Dye, levels = c("B", "G", "Y", "R"))
df$Allele <- factor(df$Allele)
# Get y max to use same scale.
yMax <- max(df$Ratio)
# Get dyes.
dyes <- levels(df$Dye)
# start new page
plot.new()
# setup layout
gl <- grid.layout(nrow=length(dyes) , ncol=1)
# grid.show.layout(gl) # To inspect layout.
# Init layout
pushViewport(viewport(layout=gl))
# Loop over all dyes.
for(d in seq(along=dyes)){
# Move to the next viewport
pushViewport(viewport(layout.pos.col=1, layout.pos.row=d))
# Create a plot for the current subset.
gp <- ggplot(subset(df, Dye==dyes[d]), aes_string(x = "Allele", y = "Ratio"))
gp <- gp + geom_point(aes_string(colour = "Type"), alpha = 0.8, position = position_jitter(width = 0.1))
gp <- gp + facet_grid(Dye ~ Marker, scales="free_x")
gp <- gp + ylim(0, yMax)
# If first dye channel.
if(d == 1){
# Plot title only.
gp <- gp + labs(title = "Stutter ratios")
gp <- gp + theme(axis.title.x=element_blank())
gp <- gp + theme(axis.title.y=element_blank())
# Remove legends.
gp <- gp + theme(legend.position="none")
} else if(d == length(dyes)){ # If last dye channel.
# No title but x and y labels.
# Y label should ideally be centered vertically in final plot.
gp <- gp + labs(title = element_blank())
gp <- gp + labs(xlab = "Allele")
gp <- gp + labs(xlab = "Ratio")
# Not removing legend works but makes the last plot more compact (horizontally).
# Can the panel height or width be fixed for all subplots?
# 'bottom' is nicer (assuming I can't center it vertically in the final plot)
# but makes the last dye channel very compact (vertically).
# gp <- gp + theme(legend.position="bottom")
} else { # No titles, labels or legends.
gp <- gp + labs(title = element_blank())
gp <- gp + theme(axis.title.x = element_blank())
gp <- gp + theme(axis.title.y = element_blank())
gp <- gp + theme(legend.position="none")
}
# Print the ggplot graphics here
print(gp, newpage = FALSE)
# Done with this viewport
popViewport(1)
}
更新 2: gtable を baptiste のサジェストブとして使用してみてください。必要な正確なプロットを作成できるようになりました。私が考えることができる唯一の外観の改善は、凡例が占める水平方向のスペースを減らすことです. それに関する提案をいただければ幸いです。しかし、私は自分自身を見つけようとするためにこれ以上時間を費やすつもりはありません. プロットは私にとって完璧に近いものです.
以下の新しいコードとプロット。コードはおそらく少しきれいにすることができるので、ヒントがあればコメントを残してください。
# Prepare data.
df$Marker <- factor(df$Marker, levels = c("DYS576", "DYS389 I", "DYS448", "DYS389 II", "DYS19",
"DYS391", "DYS481", "DYS549", "DYS533", "DYS438", "DYS437",
"DYS570", "DYS635", "DYS390", "DYS439", "DYS392",
"DYS643", "DYS393", "DYS458", "DYS385", "DYS456", "YGATAH4" ))
df$Type <- factor(round(df$Type, 2))
df$Dye <- factor(df$Dye, levels = c("B", "G", "Y", "R"))
df$Allele <- factor(df$Allele)
# Get y max to use same scale.
yMax <- max(df$Ratio)
# Get dyes.
dyes <- levels(df$Dye)
# Number of dyes.
noDyes <- length(dyes)
# Number of rows in table object.
noRows <- length(dyes) + 2
# Create table object.
g <- gtable(widths=unit(c(1,4,1),c("lines","null","null")),
heights = unit(c(1,rep(1,noDyes),1), c("line",rep("null",noDyes), "line")))
# Add titles.
g <- gtable_add_grob(g, textGrob("Stutter ratios"), t=1,b=1,l=2,r=2)
g <- gtable_add_grob(g, textGrob("Allele"), t=noRows ,b=noRows ,l=2,r=2)
g <- gtable_add_grob(g, textGrob("Ratio", rot=90), t=1,b=noRows ,l=1,r=1)
# Create a plot for the entire dataset to extract the legend.
gp <- ggplot(df, aes_string(x = "Allele", y = "Ratio"))
gp <- gp + geom_point(aes_string(colour = "Type"))
# Extract the legend.
guide <- gtable_filter(ggplotGrob(gp), pattern="guide")
# Add the legend to the table object.
g <- gtable_add_grob(g,guide , t=1,b=noRows,l=3,r=3)
# Loop over all dyes.
for(d in seq(along=dyes)){
# Create a plot for the current subset.
gp <- ggplot(subset(df, Dye==dyes[d]), aes_string(x = "Allele", y = "Ratio"))
gp <- gp + geom_point(aes_string(colour = "Type"), alpha = 0.8, position = position_jitter(width = 0.1))
gp <- gp + scale_colour_discrete(drop = FALSE)
gp <- gp + facet_grid(Dye ~ Marker, scales="free_x")
gp <- gp + ylim(0, yMax)
# Remove titles, axis labels and legend.
gp <- gp + labs(title = element_blank())
gp <- gp + theme(axis.title.x = element_blank())
gp <- gp + theme(axis.title.y = element_blank())
gp <- gp + theme(legend.position="none")
# Add plot panel to table object.
g <- gtable_add_grob(g,ggplotGrob(gp), t=(d+1),b=(d+1),l=2,r=2)
}
# Plot.
grid.newpage()
grid.draw(g)
