Plos Biologyを使用した描画：R言語ggplot2の二重Y軸折れ線グラフ、信頼区間、エラーバー

論文

複数の細菌種および抗生物質クラスにわたる季節的な抗生物質の使用と耐性との関連における大きな変動

データコードリンク

https://github.com/orgs/gradlab/repositories

今日のツイートは、紙の図S3を繰り返しています。これは、Y軸が2つある折れ線グラフです。

image.png

論文で提供されたコードを実行した後、マッピングデータセットが取得されます

• 回帰

• ci

• dat01 $ deviates_table [[1]]

これらの3つのデータセットをcsvファイルとして保存します

library(tidyverse)
library(readr)

regressions %>% 
  write_csv(file = "regressions.csv")
ci %>% 
  write_csv(file = "ci.csv")
dat01$deviates_table[[1]] %>% 
  write_csv(file = "deviates_table.csv")

マッピングの最初のステップは、データセットを読み取ることです

regressions<-read_csv("regressions.csv")
head(regressions)
ci<-read_csv("ci.csv")
head(ci)
deviates_table<-read_csv("deviates_table.csv")
head(deviates_table)

マッピングコード

library(ggplot2)
col<-"#359023"
title<-"Ampicillin *"
ratio<-27.79891
ggplot()+
  geom_point(data=deviates_table,
             aes(x=month,y=seasonal_deviate))+
  geom_errorbar(data = deviates_table, 
                aes(x = month, 
                    ymin = seasonal_deviate - sem, 
                    ymax = seasonal_deviate + sem), 
                width = 0.5, 
                color = col)+
  geom_line(data=regressions,
            aes(x = month, y = value, 
                color = leg, linetype = leg), 
            size = 0.7) +
  geom_ribbon(data = ci, 
              aes(x = month, ymin = r_lower, 
                  ymax = r_upper), 
              fill = col, 
              alpha = 0.3) +
  geom_ribbon(data = ci, 
              aes(x = month, 
                  ymin = u_upper/ratio, 
                  ymax = u_lower/ratio), 
              fill = "grey20", alpha = 0.3) +
  scale_color_manual(values = c(col, "grey20")) +
  scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~. * ratio), 
                     limits = c(-.165, .165)) +
  scale_x_continuous(breaks=c(1, 3, 5, 7, 9, 11)) +
  ggtitle(title) +
  xlab("Month") +
  theme_classic() +
  guides(color = guide_legend(nrow = 2, byrow = TRUE)) +
  theme(legend.position = "bottom",
        legend.title = element_blank(),
        legend.text = element_text(size = 9),
        plot.title = element_text(size = 11, hjust = 0.5, face = "bold"),
        axis.text = element_text(size = 10),
        axis.title.y = element_blank()
  ) -> f3splot

print(f3splot)

両方の軸にタイトルを追加する

library(ggpubr)
f3splot %>% 
  annotate_figure(left = text_grob(expression("Seasonal deviates in resistance ("*log["2"]*"(MIC))"), size = 10, rot = 90)) %>%
  annotate_figure(right = text_grob("Seasonal deviates in use\n(mean daily claims/10,000 people)", size = 10, rot = 270))

image.png

本日のツイートのサンプルデータとコードは、公式アカウント20220413のバックグラウンドにメッセージを残すことで入手できます。

私の公開番号に注意を払うためにみんなを歓迎します

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