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之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。
首先画热图
这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。
那我们就按照这个思路来构造数据
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将数据集按照以上格式整理好，存储在csv文件中。
首先是读入数据
df<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap.csv",header=T)
以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式
df1<-reshape2::melt(df)
ggplot2画热图
library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes(fill=value),color="black")+ theme(panel.background = element_blank())
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这个地方遇到一个问题是缺失值如何给他填充为白色，我想到的办法是给缺失值赋值为0，然后将0,1,2,3离散化处理，然后分别分配颜色
df1$value1<-ifelse(is.na(df1$value),0,df1$value) df1$value1<-as.factor(df1$value1) summary(df1) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+ scale_fill_manual(values = c("white","red","red2","red4"))+ theme(panel.background = element_blank())
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这样是不是和文章开头提到的图有点像了。
接下来是美化
调整一下y轴的的顺序
df1$A<-factor(df1$A,levels = rev(df$A)) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+ scale_fill_manual(values = c("white","red","red2","red4"))+ theme(panel.background = element_blank())
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将X轴放到顶部
ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+ scale_fill_manual(values = c("white","orangered","red2","red4"))+ scale_x_discrete(position = "top")+ theme(panel.background = element_blank(), axis.title = element_blank(), axis.ticks = element_blank(), axis.text.x.top = element_text(angle = 90, hjust = 0, vjust= 0.5), plot.title = element_text(hjust=0.5), legend.position = "none")+ labs(title = "Plant growth and development")
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标题的下滑线如何用代码添加我暂时还不知道，直接出图后手动编辑吧。上面的图还忘记添加文字标签了，下面补上
ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes(fill=value1),color="black")+ scale_fill_manual(values = c("white","orangered","red2","red4"))+ scale_x_discrete(position = "top")+ theme(panel.background = element_blank(), axis.title = element_blank(), axis.ticks = element_blank(), axis.text.x.top = element_text(angle = 90, hjust = 0, vjust= 0.5), plot.title = element_text(hjust=0.5), legend.position = "none")+ labs(title = "Plant growth and development")+ geom_text(aes(label=value1,color=value1))+ scale_color_manual(values = c("white","black","black","black"))
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好了，今天的内容就介绍到这里了，下一期推文介绍利用堆积柱形图给热图添加分组信息。如果需要本文的示例数据，直接在文末留言就好了
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