使用ggplot从热图中的透明度中排除单元格

Question

我正在尝试生成一个热图，我可以在其中显示每个单元格的多个级别的信息。对于每个单元格，我想根据其在一个变量中的值显示不同的颜色，然后用透明度（alpha）覆盖它，该透明度（alpha）根据其对另一个变量的值对单元格进行着色。

已在此处解决了类似的问题 (Place 1 heatmap on another with transparency in R) 在这里（Making a heatmap in R varying both color and transparency）。在这两种情况下，建议都是使用 ggplot 并覆盖两个 geom_tiles，一个带有颜色，一个带有透明度。

我已经设法覆盖了两个 geom_tiles（见下面的代码）。但是，在我的情况下，问题在于透明度（或“alpha”）geom_tile 定义的阴影也会根据颜色（或“填充”）geom_tile 对一些应保持为白色或空白的单元格进行着色。我希望这些单元格即使在覆盖透明度后也能保持白色。

#Create sample dataframe
df <- data.frame("x_pos" = c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"),
                 "y_pos" = c("X","Y","Z","X","Y","Z","X","Y","Z"),
                 "col_var"= c(1,2,NA,4,5,6,NA,8,9),
                 "alpha_var" = c(7,12,0,3,2,15,0,6,15))

#Convert factor columns to numeric
df$col_var<- as.numeric(df$col_var)
df$alpha_var<- as.numeric(df$alpha_var)

#Cut display variable into breaks
df$col_var_cut <- cut(df$col_var,
                         breaks = c(0,3,6,10),
                         labels = c("cat1","cat2", "cat3"))
#Plot
library(ggplot2)                
ggplot(df, aes (x = x_pos, y = y_pos, fill = col_var_cut, label = col_var)) +
  geom_tile () +
  geom_text() +
  scale_fill_manual(values=(brewer.pal(3, "RdYlBu")),na.value="white") +
  geom_tile(aes(alpha = alpha_var), fill ="gray29")+
  scale_alpha_continuous("alpha_var", range=c(0,0.7), trans = 'reverse')+
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))          

我希望由上面的代码生成的热图中的单元格“AZ”和“CX”被涂成白色而不是灰色，这样 alpha 透明度不适用于它们。在我的数据中，这些单元格在颜色变量 (col_var) 中具有 NA，并且在透明度/alpha 变量 (alpha_var) 中的值可以是 NA 或 0（如示例代码中所示）。

如果这是不可能的，那么我想知道是否有其他选项可以在热图中显示这两个变量并将 NA 单元格保持在 col_var 白色中？我很高兴使用其他包或替代热图布局，例如每个单元格的大小或其边框的厚度根据 alpha_var 的值而变化。但是，我也不确定如何实现这一目标。

在此先感谢，对于示例代码中的繁琐部分我深表歉意（我仍在学习 R，这是我第一次在这里提问）。

Answer 1

你不远。有关可能的解决方案，请参见下文。第一个图显示了在 geom_tile 调用本身中添加透明度的实现 - 请注意，我从您的图中删除了 trans = reverse 规范。

图 2 只是在另一个图的顶部添加了白色瓷砖 - 当您想要以不同的方式绘制某些数据点时，您通常会发现有必要这样做。

请注意，我在下面的代码中添加了一些次要的 cmets。

# creating your data frame with better name - df is a base R function and not recommended as example name. 
# Also note that I removed the quotation marks in the data frame call - they were not necessary. I also called as.numeric directly. 
mydf <- data.frame(x_pos = c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"), y_pos = c("X","Y","Z","X","Y","Z","X","Y","Z"), col_var= as.numeric(c(1,2,NA,4,5,6,NA,8,9)), alpha_var = as.numeric(c(7,12,0,3,2,15,0,6,15)))

mydf$col_var_cut <- cut(mydf$col_var, breaks = c(0,3,6,10), labels = c("cat1","cat2", "cat3"))

#Plot

library(tidyverse) 
library(RColorBrewer) # you forgot to add this to your reprex

ggplot(mydf, aes (x = x_pos, y = y_pos, fill = col_var_cut, label = col_var)) +
  geom_tile(aes(alpha = alpha_var)) +
  geom_text() +
  scale_fill_manual(values=(brewer.pal(3, "RdYlBu")), na.value="white")
#> Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_text).

# a bit hacky for quick and dirty solution. Note I am using dplyr::filter from the tidyverse

ggplot(mapping = aes(x = x_pos, y = y_pos, fill = col_var_cut, label = col_var)) +
  geom_tile(data = filter(mydf, !is.na(col_var))) +
  geom_tile(data = filter(mydf, !is.na(col_var)), aes(alpha = alpha_var), fill ="gray29")+
  geom_tile(data = filter(mydf, is.na(col_var)), fill = 'white') +
  geom_text(data = mydf) + 
  scale_fill_manual(values = (brewer.pal(3, "RdYlBu"))) +
  scale_alpha_continuous("alpha_var", range=c(0,0.7), trans = 'reverse')  
#> Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_text).

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