论文
https://www.pnas.org/content/118/20/e2010588118 Death rates at specific life stages mold the sex gap in life expectancy
论文本地存储 e2010588118.full.pdf
很有意思的一篇论文，研究的内容是为什么女生比男生活的时间长（Why do women live longer than men?）哈哈哈。但是整篇论文我还没有看明白，所以先不给大家介绍结论了。
这篇论文的数据和代码是公开的，链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas，我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A
堆积柱形图
我开始以为这个图是采用拼图的方式做的，看完他的作图代码发现是通过分面实现的
准备作图的配色
pal_six <- c(
"#084488", # [0, 1)
"#3FB3F7", # [1,15)
"#003737", # [15,40)
"#268A8A", # [40,60)
"#eec21f", # [60,80)
"#A14500" # [80,111)
)
pal_safe_five <- c(
"#eec21f", # default R 4.0 yellow
"#009C9C", # light shade of teal: no red, equal green and blue
"#df356b", # default R 4.0 red
"#08479A", # blues9[8] "#08519C" made a bit darker
"#003737" # very dark shade of teal
)
pal_safe_five_ordered <- pal_safe_five[c(5,2,1,3,4)]
pal_four <- pal_safe_five_ordered[c(2,5,3,4)]
加载需要的R包
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(magrittr)
加载数据集
load("data/a6gap33cntrs.rda")
将数据集整理为ggplot2作图需要的格式
df6 %>%
filter(country %>% magrittr::is_in(c("SWE", "USA", "JPN", "RUS"))) %>%
mutate(
name = name %>%
fct_recode(USA = "United States") %>%
fct_rev()
) -> df6.0
head(df6.0)
最终作图用到的数据集如下
画图代码
df6.0 %>%
ggplot() +
geom_col(
aes(year, ctb_rel %>% multiply_by(100), fill = age_group),
position = position_stack(reverse = TRUE),
color = NA,
width = 1
) +
facet_grid(name ~ ., scales = "free_y", space = "free") +
coord_cartesian(ylim = c(-10, 120), expand = FALSE)+
scale_x_continuous(breaks = seq(1800, 2000, 50))+
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 25), position = "right")+
scale_fill_manual(
values = pal_six,
guide = guide_legend(ncol = 1, reverse = TRUE)
) +
theme_minimal(base_family = font_rc, base_size = 20) +
theme(
legend.position = c(.6, .5),
strip.background = element_blank(),
strip.text = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major = element_line(size = .1),
panel.spacing = unit(0, "lines"),
panel.ontop = T
)+
labs(x = NULL,
y = "Contribution, %",
fill = "Age group")+
# label countries
geom_text(data = . %>% select(name, row, column) %>% distinct(),
aes(label = name, color = name),
x = 2015, y = 120,
hjust = 1, vjust = 1, size = 9, fontface = 2,
family = font_rc)+
scale_color_manual(values = pal_four %>% rev,
guide = FALSE)
最终结果如下
示例数据和代码大家可以自己到开头提到的github链接去下载，也可以直接在公众号后台留言20210907获取 （留言需要精确匹配开头结尾都不能有空格）
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