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R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的

R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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连续型数据的的分组比较在科研生活中非常常见，比如：实验组和对照组基因表达量的比较、临床病人存活组和死亡组某项检查指标的比较等等。检验两组连续型数据之间是否存在差异通常会使用T检验。对数据进行展示通常可以使用柱形图，箱线图，小提琴图，直方图，散点图等几种方式。今天的推文分别介绍一下以上5种图形的ggplot2实现代码。

 以下代码用到3个R语言包

分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据

ggplot2和dplyr如果是第一次使用需要安装，安装用到的命令是

install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
   首先是模拟数据集
set.seed(1234)
crp1<-round(abs(rnorm(200, mean = 150, sd = 48)))
status1<-rep("Death", 200)
data1<-data.frame(crp1, status1)
crp2<-round(abs(rnorm(200, mean = 70, sd = 20)))
status2<-rep("Survivor", 200)
data2<-data.frame(crp2, status2)
colnames(data1)[1]<-"CRP"
colnames(data1)[2]<-"Status"
colnames(data2)[1]<-"CRP"
colnames(data2)[2]<-"Status"
data<-rbind(data1, data2)
View(data)
 

得到的数据集data是包含两个变量，分别是CRP和Status。模拟的是临床病人存活者和死亡者C反应蛋白（CRP）的差异。

R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的  
image.png

接下来我们就来看看分别可以用哪些图来展示这样的数据

 带误差线的柱形图

首先是对数据集进行转换

library(dplyr)
df1<-summarise(group_by(data,Status), mean(CRP))
df2<-summarise(group_by(data,Status), sd(CRP))
df3<-left_join(df1, df2)
View(df3)
 
R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的  
image.png

画图

library(ggplot2)
ggplot(df3, aes(Status,`mean(CRP)`))+
  geom_col(aes(fill=Status),width=0.7,color="black")+
  geom_errorbar(aes(ymin = `mean(CRP)`, 
                    ymax = `mean(CRP)`+`sd(CRP)`), 
                width = 0.2)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")+
  theme(legend.position = "none")
 
R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的  
image.png
 箱线图
ggplot(data, aes(Status, CRP))+
  geom_boxplot(aes(fill=Status), width=0.6)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")+
  theme(legend.position = "none")
 

箱线图比较常用，这里我给他们上了个色。分组信息在x轴已经体现，故去除图例，避免累赘。出图如下：R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的

 小提琴图
ggplot(data, aes(Status, CRP))+
  geom_violin(aes(fill = Status))+
  geom_boxplot(width=0.1)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")+
  theme(legend.position = "none")
 

这个图实际上是小提琴图和箱线图的组合。小提琴图的优点在于能够直观地看到数据的分布情况。R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的

 直方图
ggplot(data)+
  geom_histogram(aes(CRP, fill=Status), position = "identity", alpha=0.6, color="white")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
 

直方图同样也能看出数据的分布。但这里因为图形有重叠，我们需要用alpha参数对透明度进行设置。

R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的此外，在直方图的基础上，我们也可以添加核密度曲线：

ggplot(data, aes(CRP))+
  geom_histogram(aes(y = ..density.., fill = Status), position = "identity", alpha = 0.6, color = "white")+
  stat_density(geom = 'line', size=1, position = 'identity', aes(color = Status))+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")+
  scale_color_brewer(palette = "Dark2")
 
R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的  
image.png
 散点图
ggplot(data, aes(Status, CRP))+
  geom_jitter(shape=21, size=4, color="black", aes( fill = Status), width=0.2)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme(legend.position = "none")
 
R语言ggplot2画图比较两组连续型数据的几种方案分别是怎样的  
image.png

散点图用到的主要图形对象包括geom_jitter和geom_dotplot. geom_jitter产生的点可在一定范围内随机波动，所以也叫抖动点图；而geom_dotplot产生的点可以按照作者想要的方式（比如，居中）进行排列。

ggplot(data, aes(Status, CRP)) +
  geom_dotplot(binaxis = "y", stackdir = "center",aes(fill = Status), binwidth = 6) +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme(legend.position = "none")
 
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除了以上几种图形之外，还可以对多种图形对象进行组合，比如点图+柱状图，点图+箱线图。这样可使数据的展现更为饱满。

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