帶有兩個分類變量和兩個定量變量的點圖

Question

我在制作點圖時遇到問題。 我有一個數據框“ distribution_tab”，其中包含4列6行。 前兩列是定量變量，另外兩列是分類值：

     read.length     percentage.GC   strand     organism

1         203           63.0        forward     bacteria
2         250           33.0        forward     plant
3         205           72.0        reverse     bacteria
4         240           36.0        reverse     plant
5         210           33.5        forward     plant
6         230           63.5        reverse     bacteria 

我只想從此數據幀中繪制一個點圖，其中x軸為read.length，y軸為percent.GC。 股線“正向”必須用點表示，股線以三角形（或其他兩個不同的符號）反轉。 生物“細菌”必須用粉紅色表示，生物“植物”用綠色表示。

因此，例如，如果一個數據是“正向細菌”，則它必須在點圖中用粉紅色的圓點表示，而如果是“反向並細菌”，則它必須是綠色三角形。

我真的不知道該怎么做（或者根本不可能）。 目前，我已經用兩個定量變量繪制了一個散點圖：

    plot(distribution_tab$read_length ~ distribution_tab$percentage.GC)

我不知道如何根據它們的生物和鏈值在圖中區分它們。

Answer 1

distribution_tab <- read.table(header = TRUE, text = "read.length     percentage.GC   strand     organism
1         203           63.0        forward     bacteria
2         250           33.0        forward     plant
3         205           72.0        reverse     bacteria
4         240           36.0        reverse     plant
5         210           33.5        forward     plant
6         230           63.5        reverse     bacteria ")


plot(percentage.GC ~ read.length, data = distribution_tab,
     pch = c(17,19)[(strand %in% 'forward') + 1L],
     col = c('pink', 'green')[(organism %in% 'plant') + 1L])

或使用ifelse但上述方法更靈活

plot(percentage.GC ~ read.length, data = distribution_tab,
     pch = ifelse(strand %in% 'forward', 19, 17),
     col = ifelse(organism %in% 'plant', 'green', 'pink'))

Answer 2

使用ggplot：

library(ggplot2)

df$col <- ifelse(df$organism == "bacteria", "pink", "green")
ggplot(df, aes(read.length, percentage.GC, shape = strand, col = col)) + 
  geom_point(size = 4) +
  scale_color_identity()

數據：

#dummy data
df <- read.table(text="     read.length     percentage.GC   strand     organism
                 1         203           63.0        forward     bacteria
                 2         250           33.0        forward     plant
                 3         205           72.0        reverse     bacteria
                 4         240           36.0        reverse     plant
                 5         210           33.5        forward     plant
                 6         230           63.5        reverse     bacteria ", header = TRUE)