2

情况就是这样，我正在生成包含 20 多个条目的复杂堆积条形图。但是，在下游，这通常会减少到只有 5 或 6 个条目。我想使用这个下游集合中的颜色并将它们带回更复杂的样本。

本质上，我希望任何不在最终集中的东西都涂成灰色。我目前不知道该怎么做。

另一个问题是下游数据不一定与上游数据具有相同的形状。就上下文而言，这是一组复杂的 16S 生物测序数据以及纯 DNA 测序和分类。

我目前的想法是以某种方式将颜色直接分配给特定值，但我不完全确定如何执行此操作以及如何确定 viridis 下游显示哪种颜色。

编辑：这些数据集应该有点指示我所追求的：

第一套

 SampleID Abundance
 A 0.083
 B 0.083
 C 0.083
 D 0.083
 E 0.083
 F 0.083
 G 0.083
 H 0.083
 I 0.083
 J 0.083
 K 0.083
 L 0.083

下游集

SampleID Abundance
A 0.25
E 0.25
I 0.25
J 0.25

在这种情况下，我希望 A、E、I 和 J 具有一致的颜色，而其他字母为灰色。我还希望将所有彩色条目堆叠在一起，然后将灰色留在顶部。我猜的另一个选择是返回并删除所有非条目，然后添加一个星号，“下游找不到缺失的区域”。

Edit2：原始和下游数据的模型预期输出

示例输出

4

1 回答 1

3 
library(tidyverse)
library(viridis)
#> Loading required package: viridisLite

first <- tribble(~SampleID, ~Abundance,
                 "A", 0.083,
                 "B", 0.083,
                 "C", 0.083,
                 "D", 0.083,
                 "E", 0.083,
                 "F", 0.083,
                 "G", 0.083,
                 "H", 0.083,
                 "I", 0.083,
                 "J", 0.083,
                 "K", 0.083,
                 "L", 0.083) %>% 
  mutate(Class = "First")

downstream <- tribble(~SampleID, ~Abundance,
                      "A", 0.25,
                      "E", 0.25,
                      "I", 0.25,
                      "J", 0.25) %>% 
  mutate(Class = "Downstream")

pal <- viridis(4)

maps <- tibble(labels = LETTERS[1:12],
       colors = case_when(labels == "A" ~ pal[1],
                          labels == "E" ~ pal[2],
                          labels == "I" ~ pal[3],
                          labels == "J" ~ pal[4],
                          TRUE ~ "Grey50")) %>% 
  mutate(order = ifelse(colors == "Grey50", 2, 1)) %>% 
  arrange(order, labels)

values <- set_names(maps$colors, maps$labels)

plot_data <- bind_rows(first, downstream) %>% 
  mutate(SampleID = factor(SampleID, maps$labels),
         Class = factor(Class, c("First","Downstream"))) %>% 
  arrange(Class, SampleID)

ggplot(plot_data, aes(x = Class, y = Abundance, fill = SampleID, group = Class)) +
  geom_col() +
  scale_fill_manual("Legend", values = values, breaks = LETTERS[1:12])

由reprex 包（v0.2.1）于 2018 年 11 月 27 日创建

于 2018-11-27T19:58:34.730 回答