如何解决R 中具有原始值的热图

我有这个数据框：

df <- data.frame(PatientID = c("3454","345","5","348","567","79"),clas1 = c(1,5,NA,4),clas2 = c(4,1,3,0),clas3 = c(1,5),stringsAsFactors = F)

我想创建一个热图，x 轴为患者 ID，y 轴为 clas1、clas2 和 clas3。热图中表示的值将是每个“类”的原始值。在这里我贴一张我想要的图

我很抱歉，因为我没有更多可用的颜色来表示这一点，但这只是一个示例，可以使用任何色标。重要的是，我想区分零和 NA，因此理想情况下 NA 有自己的颜色或显示为白色（空）。

我希望这是可以理解的。

但有任何问题都可以问

非常感谢！

解决方法

df <- data.frame(PatientID = c("3454","345","5","348","567","79"),clas1 = c(1,5,NA,4),clas2 = c(4,1,3,0),clas3 = c(1,5),stringsAsFactors = F)
library(tidyverse)
df %>% pivot_longer(!PatientID) %>%
  ggplot(aes(x= PatientID,y = name,fill = value)) +
  geom_tile()

^{由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 5 月 25 日创建}

这是一个带有“热图”的基本 R 选项

heatmap(t(`row.names<-`(as.matrix(df[-1]),df$PatientID)))

# Which is like
# x <- as.matrix(df[-1]
# row.names(x) <- df$PatientID
# heatmap(t(x))

这是另一种选择：

df <- data.frame(PatientID = c("3454",stringsAsFactors = F)


# named vector for heatmap
cols <-  c("0" = "white","1" = "green","2" = "orange","3" = "yellow","4" = "pink","5" = "black","99" = "grey")
labels_legend <- c("0" = "0","1" = "1","2" = "2","3" = "3","4" = "4","5" = "5","99" = "NA")

df1 <- df %>% 
  pivot_longer(
    cols = starts_with("clas"),names_to = "names",values_to = "values"
  ) %>% 
  mutate(PatientID = factor(PatientID,levels = c("3454","79")))

ggplot(
  df1,aes(factor(PatientID),factor(names))) +
  geom_tile(aes(fill= factor(values))) +
  # geom_text(aes(label = values),size = 5,color = "black") + # text in tiles
  scale_fill_manual(
    values = cols,breaks = c("0","1","2","3","4","99"),labels = labels_legend,aesthetics = c("colour","fill"),drop = FALSE
  ) +
  scale_y_discrete(limits=rev) +
  coord_equal() +
  theme(line = element_blank(),title = element_blank()) +
  theme(legend.direction = "horizontal",legend.position = "bottom")

准备数据

我将给出 4 个选项，在所有四个选项中，您需要分配行名并删除 id 列。即：

df <- data.frame(PatientID = c("3454",stringsAsFactors = F)
rownames(df) <- df$PatientID
df$PatientID <- NULL
df

输出为：

> df
     clas1 clas2 clas3
3454     1     4     1
345      0     1    NA
5        5     0     0
348     NA     3     5
567     NA     1     5
79       4     0     5

基础 R

使用基础 R（体面的输出）：

heatmap(as.matrix(df))

gplots

使用 gplots（有点难看，但要控制的参数更多）：

library(gplots)
heatmap.2(as.matrix(df))

热图

使用 heatmaply，您可以为树状图使用更好的默认值（它还以更“最佳”的方式组织它们）。

您可以了解有关 here 包的更多信息。

静态

带有 heatmaply 的静态热图（更好的默认值，恕我直言）

library(heatmaply)
ggheatmap(df)

现在有了彩色树状图

library(heatmaply)
ggheatmap(df,k_row = 3,k_col = 2)

没有树状图：

library(heatmaply)
ggheatmap(df,dendrogram = F)

互动

带有 heatmaply 的交互式热图（悬停工具提示和缩放功能 - 这是交互式的！）：

library(heatmaply)
heatmaply(df)

你可以用静态 ggheatmap 做的任何事情，你也可以用交互式热图版本做。