如何修复 ggnewscale 中的图例顺序
How to fix the legend order in ggnewscale
我使用这段代码生成的情节给了我这个情节
问题是我无法匹配图中出现的顺序
我的代码
p <- df %>%
ggplot(aes(name, perc)) +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "FAB") %>% rename(FAB = value), mapping = aes(fill = FAB)) +
#scale_fill_manual(values = cols)+
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Sex") %>% rename(Sex = value), mapping = aes(fill = Sex)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Age") %>% rename(Age = value), mapping = aes(fill = Age)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "BM_percentage") %>% rename(BM_percentage = value), mapping = aes(fill = BM_percentage)) +
coord_flip()+theme_bw(base_size=30)+
theme(axis.text.x=element_text(angle = 45, size=45, face="bold", hjust = 1), legend.position = "right",
axis.text.y=element_text(angle=0, size=40, face="bold", vjust=0.5),
plot.title = element_text(size=40, face="bold"),
legend.title=element_text(size=20),
legend.key.size=unit(1, "cm"), #Sets overall area/size of the legend
legend.text=element_text(size=40))
p+scale_fill_manual(values=rainbow(8),guide = guide_legend(order = 1))
这行代码我累了,但我的顺序没有改变。
guide = guide_legend(order = 1)
如何修复图例顺序任何建议或帮助将不胜感激
问题是您只为其中一个填充比例设置顺序,即您最后添加的填充比例,即 BM_percentage
的填充比例。正如您对 order=1
的要求,这个图例放在最上面。
要按照 y 轴类别的顺序放置图例,您必须为四个填充比例中的每一个设置顺序,这需要在使用默认填充的情况下明确添加 scale_fill_discrete
规模:
使用您之前一篇帖子中的数据:
library(ggplot2)
library(ggnewscale)
library(dplyr)
ggplot(df, aes(name, perc)) +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "FAB") %>% rename(FAB = value), mapping = aes(fill = FAB)) +
scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 2)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Sex") %>% rename(Sex = value), mapping = aes(fill = Sex)) +
scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 1)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Age") %>% rename(Age = value), mapping = aes(fill = Age)) +
scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 4)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "BM_percentage") %>% rename(BM_percentage = value), mapping = aes(fill = BM_percentage)) +
scale_fill_manual(values = rainbow(8), guide = guide_legend(order = 3)) +
coord_flip() +
theme_bw(base_size = 10)
数据
df <- structure(list(name = c(
"Age", "Age", "Age", "Age", "Age", "BM_percentage",
"BM_percentage", "BM_percentage", "BM_percentage", "BM_percentage",
"BM_percentage", "Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetic-Code--Other-",
"Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetics", "Cytogenetics", "Cytogenetics",
"Cytogenetics", "Cytogenetics", "Cytogenetics", "FAB", "FAB",
"FAB", "FAB", "FAB", "Induction", "Induction", "Induction", "Induction",
"Induction", "patient", "patient", "patient", "patient", "patient",
"patient", "Sex", "Sex"
), value = c(
"39", "42", "62", "63", "76",
"68", "72", "82", "83", "88", "91", "Complex Cytogenetics", "Normal Karyotype",
"PML-RARA", "45,XY,der(7)(t:7;12)(p11.1;p11.2),-12,-13,+mar[19]/46,XY[1]",
"46, XX[20]", "46,XX[20]", "46,XY,del(9)(q13:q22),t(11:21)(p13;q22),t(15;17)(q22;q210[20]",
"46,XY[20]", "47,XY,del(5)(q22q33),t(10;11)(p13~p15;q22~23),i(17)(q10)[3]/46,XY[17]",
"M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "7+3", "7+3+3", "7+3+AMD", "7+3+ATRA",
"7+3+Genasense", "TCGA-AB-2849", "TCGA-AB-2856", "TCGA-AB-2872",
"TCGA-AB-2891", "TCGA-AB-2930", "TCGA-AB-2971", "Female", "Male"
), n = c(
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L
), perc = c(
16.6666666666667,
33.3333333333333, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 50, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 16.6666666666667,
33.3333333333333, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 66.6666666666667
)), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(
NA,
-38L
), groups = structure(list(name = c(
"Age", "BM_percentage",
"Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetics", "FAB", "Induction",
"patient", "Sex"
), .rows = structure(list(
1:5, 6:11, 12:14, 15:20,
21:25, 26:30, 31:36, 37:38
), ptype = integer(0), class = c(
"vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"
))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -8L), .drop = TRUE))
我使用这段代码生成的情节给了我这个情节
问题是我无法匹配图中出现的顺序
我的代码
p <- df %>%
ggplot(aes(name, perc)) +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "FAB") %>% rename(FAB = value), mapping = aes(fill = FAB)) +
#scale_fill_manual(values = cols)+
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Sex") %>% rename(Sex = value), mapping = aes(fill = Sex)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Age") %>% rename(Age = value), mapping = aes(fill = Age)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "BM_percentage") %>% rename(BM_percentage = value), mapping = aes(fill = BM_percentage)) +
coord_flip()+theme_bw(base_size=30)+
theme(axis.text.x=element_text(angle = 45, size=45, face="bold", hjust = 1), legend.position = "right",
axis.text.y=element_text(angle=0, size=40, face="bold", vjust=0.5),
plot.title = element_text(size=40, face="bold"),
legend.title=element_text(size=20),
legend.key.size=unit(1, "cm"), #Sets overall area/size of the legend
legend.text=element_text(size=40))
p+scale_fill_manual(values=rainbow(8),guide = guide_legend(order = 1))
这行代码我累了,但我的顺序没有改变。
guide = guide_legend(order = 1)
如何修复图例顺序任何建议或帮助将不胜感激
问题是您只为其中一个填充比例设置顺序,即您最后添加的填充比例,即 BM_percentage
的填充比例。正如您对 order=1
的要求,这个图例放在最上面。
要按照 y 轴类别的顺序放置图例,您必须为四个填充比例中的每一个设置顺序,这需要在使用默认填充的情况下明确添加 scale_fill_discrete
规模:
使用您之前一篇帖子中的数据:
library(ggplot2)
library(ggnewscale)
library(dplyr)
ggplot(df, aes(name, perc)) +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "FAB") %>% rename(FAB = value), mapping = aes(fill = FAB)) +
scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 2)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Sex") %>% rename(Sex = value), mapping = aes(fill = Sex)) +
scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 1)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Age") %>% rename(Age = value), mapping = aes(fill = Age)) +
scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 4)) +
new_scale_fill() +
geom_col(data = ~ filter(.x, name == "BM_percentage") %>% rename(BM_percentage = value), mapping = aes(fill = BM_percentage)) +
scale_fill_manual(values = rainbow(8), guide = guide_legend(order = 3)) +
coord_flip() +
theme_bw(base_size = 10)
数据
df <- structure(list(name = c(
"Age", "Age", "Age", "Age", "Age", "BM_percentage",
"BM_percentage", "BM_percentage", "BM_percentage", "BM_percentage",
"BM_percentage", "Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetic-Code--Other-",
"Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetics", "Cytogenetics", "Cytogenetics",
"Cytogenetics", "Cytogenetics", "Cytogenetics", "FAB", "FAB",
"FAB", "FAB", "FAB", "Induction", "Induction", "Induction", "Induction",
"Induction", "patient", "patient", "patient", "patient", "patient",
"patient", "Sex", "Sex"
), value = c(
"39", "42", "62", "63", "76",
"68", "72", "82", "83", "88", "91", "Complex Cytogenetics", "Normal Karyotype",
"PML-RARA", "45,XY,der(7)(t:7;12)(p11.1;p11.2),-12,-13,+mar[19]/46,XY[1]",
"46, XX[20]", "46,XX[20]", "46,XY,del(9)(q13:q22),t(11:21)(p13;q22),t(15;17)(q22;q210[20]",
"46,XY[20]", "47,XY,del(5)(q22q33),t(10;11)(p13~p15;q22~23),i(17)(q10)[3]/46,XY[17]",
"M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "7+3", "7+3+3", "7+3+AMD", "7+3+ATRA",
"7+3+Genasense", "TCGA-AB-2849", "TCGA-AB-2856", "TCGA-AB-2872",
"TCGA-AB-2891", "TCGA-AB-2930", "TCGA-AB-2971", "Female", "Male"
), n = c(
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L
), perc = c(
16.6666666666667,
33.3333333333333, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 50, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 16.6666666666667,
33.3333333333333, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 66.6666666666667
)), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(
NA,
-38L
), groups = structure(list(name = c(
"Age", "BM_percentage",
"Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetics", "FAB", "Induction",
"patient", "Sex"
), .rows = structure(list(
1:5, 6:11, 12:14, 15:20,
21:25, 26:30, 31:36, 37:38
), ptype = integer(0), class = c(
"vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"
))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -8L), .drop = TRUE))