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我想在某个点上方和下方具有相关性以及 pvalue < 0.01 的变量（列）之间生成图表。这些图将是 ggplot2（线或条）图，绘制相关的两列（变量）。

到目前为止，这是我的方法的要点，有一些虚拟数据，我希望能指出下一步该去哪里。

# Create some dummy data
df <- data.frame(sample(1:50), sample(1:50), sample(1:50), sample(1:50))
colnames(df) <- c("var1", "var2", "var3", "var4")

# Find correlations in the dummy data
df.cor <- cor(df)

# Make up some random pvalues for this example
x <- 0:1000
df.cor.pvals <- data.frame(sample(x/1000, 4), sample(x/1000, 4), sample(x/1000, 4), sample(x/1000,4))
colnames(df.cor.pvals) <- c("var1", "var2", "var3", "var4")

# Find the significant correlations
df.cor.extreme <- ((df.cor < -0.01 | df.cor > 0.01) & df.cor.pvals < 0.5)

# Ready data to for plotting
df$rownames <- rownames(df)
df.melt <- melt(df, id="rownames")

# I want to plot the combinations of variables that have a TRUE value
# in the df.cor.extreme matrix

下面是硬编码示例，如果 var1 和 var2 的值为 TRUE。我假设这是我需要某种循环来生成多个 varA 和 varB 相关的图的地方。

ggplot(df.melt[(df.melt$variable=="var1" | df.melt$variable=="var2"),], aes(x=rownames, y=value, group=variable, colour=variable)) +
  geom_line()

示例图

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正如@DrewSteen 的评论中所说，p-avlue 必须是相同的 cor 形状。

在这里，我提供了一个计算 p 值矩阵的函数（它应该存在一个内置函数，在 stats 包中）

pvalue.matrix <- function(x,...){
  ncx <- ncol(x)
  r <- matrix(0, nrow = ncx, ncol = ncx)
  for (i in seq_len(ncx)) {
    for (j in seq_len(i)) {
      x2 <- x[, i]
      y2 <- x[, j]
      r[i, j] <-  cor.test(x2,y2,...)$p.value
    }
  }
  r <- r + t(r) - diag(diag(r))
  rownames(r) <- colnames(x)
  colnames(r) <- colnames(x)
  r
}

然后你使用 | 的矢量化版本 和 & 像这样

df.cor.sig <- (df.cor > 0.01 | df.cor < -0.01) & pvalue.matrix(df) < 0.5

情节很经典，geom_tile

library(reshape2) ## melt
library(plyr)     ## round_any
 library(ggplot2) 
dat <- expand.grid(var1=1:4, var2=1:4)
dat$value <- melt(df.cor.sig)$value
dat$labels <- paste(round_any(df.cor,0.01) ,'(', round_any(pvalue.matrix(df),0.01),')',sep='')
ggplot(dat, aes(x=var1,y=var2,label=labels))+ 
  geom_tile(aes(fill = value),colour='white')+
 geom_text()

在此处输入图像描述

OP澄清后编辑

plots <- apply(dat,1,function(x){
    plot.grob <- nullGrob()
    if(length(grep(pattern='TRUE',x[3])) >0 ){
      gg <- paste('var',c(x[1],x[2]),sep='')
      p <- ggplot(subset(df.melt,variable %in% gg ), 
            aes(x=rownames, y=value, group=variable, colour=variable)) +
            geom_line()
      plot.grob <- ggplotGrob(p)
    }
    plot.grob

})


library(gridExtra)
do.call(grid.arrange,  plots)

在此处输入图像描述

于 2012-12-28T06:03:11.070 回答
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如果您自己这样做，只是想在@agstudy 的答案中添加一个补充。

如果您使用生成矩阵索引表的函数的结果，您可以对其应用重要性。即这一行：

dat <- expand.grid(var1=1:4, var2=1:4)

还要记住，上面一行中硬编码的 4 是（正方形）网格的长度。无论如何，您可以通过执行以下代码来忽略任何重复图形的生成：

# Find redunant pairs
dat <- data.frame(t(apply(dat, 1, function(x){
  if(x[1]-x[2] <= 0) {    # If > zero than pair has come before.
    -x                    # If = zero than pair is same 
  } else x
})))

# Remove redundant pairs
dat <- dat[dat$var1>0,]

享受！

于 2013-02-26T06:56:36.627 回答