订购数据以在 ggplot2 中绘制条形图

Question

我需要为我的数据构建一个条形图，显示不同样本中的细菌相对丰度（在完整数据集中，每列的总和应为 1）。

我的数据子集：

> mydata


Taxon   CD6 CD1 CD12
Actinomycetaceae;g__Actinomyces 0.031960309 0.066683743 0.045638509
Coriobacteriaceae;g__Atopobium  0.018691589 0.003244536 0.00447774
Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium   0.001846083 0.006403689 0.000516662
Micrococcaceae;g__Rothia    0.001730703 0.000426913 0.001894429
Porphyromonadaceae;g__Porphyromonas 0.073497173 0.065915301 0.175406872

我想要的是每个样本（CD6、CD1、CD12）的条形图，其中 y 值是细菌种类的相对丰度（Taxon 列）。

我认为（但我不确定）我的数据格式不适合绘制，因为我没有像我发现的示例中那样分组的变量...

ggplot(data) + geom_bar(aes(x=revision, y= added), stat="identity", fill="white", colour="black")

有没有办法对我的数据进行排序，使其正确地作为该代码的输入？ 或者我该如何修改它？ 谢谢！

Answer 1

你想要这样的东西吗？

# sample data
df <- read.table(header=T, sep=" ", text="
Taxon CD6 CD1 CD12
Actinomycetaceae;g__Actinomyces 0.031960309 0.066683743 0.045638509
Coriobacteriaceae;g__Atopobium 0.018691589 0.003244536 0.00447774
Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium 0.001846083 0.006403689 0.000516662
Micrococcaceae;g__Rothia 0.001730703 0.000426913 0.001894429
Porphyromonadaceae;g__Porphyromonas 0.073497173 0.065915301 0.175406872")

# convert wide data format to long format
require(reshape2)
df.long <- melt(df, id.vars="Taxon",
                measure.vars=grep("CD\\d+", names(df), val=T),
                variable.name="sample",
                value.name="value")

# calculate proportions
require(plyr)
df.long <- ddply(df.long, .(sample), transform, value=value/sum(value))

# order samples by id     
df.long$sample <- reorder(df.long$sample, as.numeric(sub("CD", "", df.long$sample)))

# plot using ggplot
require(ggplot2)
ggplot(df.long, aes(x=sample, y=value, fill=Taxon)) + 
  geom_bar(stat="identity") +
  scale_fill_manual(values=scales::hue_pal(h = c(0, 360) + 15, # add manual colors
                                           c = 100, 
                                           l = 65, 
                                           h.start = 0, 
                                           direction = 1)(length(levels(df$Taxon))))