Как создать тепловую карту с ggplot2?

Я пытаюсь создать тепловую карту, используя ggplot2. Я нашел этот пример, который я по существу пытаюсь воспроизвести с помощью моих данных, но у меня возникают трудности. Мои данные - это простой CSV файл, который выглядит так:

people,apple,orange,peach
mike,1,0,6
sue,0,0,1
bill,3,3,1
ted,1,1,0

Я хотел бы создать простую карту тепла, где имя плода находится на оси х, а человек находится на оси у. Граф должен изображать квадраты, где цвет каждого квадрата представляет собой количество потребляемых фруктов. Квадрат, соответствующий mike:peach, должен быть самым темным.

Вот код, который я использую, чтобы попытаться создать тепловую карту:

data <- read.csv("/Users/bunsen/Desktop/fruit.txt", head=TRUE, sep=",")
fruit <- c(apple,orange,peach)
people <- data[,1]
(p <- ggplot(data, aes(fruit, people)) + geom_tile(aes(fill = rescale), colour = "white") +    scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue"))

Когда я рисую эти данные, я получаю количество фруктов на оси x и людей по оси y. Я также не получаю цветовые градиенты, представляющие количество фруктов. Как я могу получить имена фруктов на оси х с количеством фруктов, съеденных человеком, отображаемым в виде карты тепла? Текущий вывод, который я получаю в R, выглядит следующим образом:

Ответ 1

Честно говоря, dr.bunsen - ваш пример выше был плохо воспроизводимым, и вы не прочитали первую часть учебника, в которой вы связаны. Вот, вероятно, вы ищете:

 library(reshape)
 library(ggplot2)
 library(scales)

 data <- structure(list(people = structure(c(2L, 3L, 1L, 4L), 
                                           .Label = c("bill", "mike", "sue", "ted"), 
                                           class = "factor"), 
                        apple = c(1L, 0L, 3L, 1L), 
                        orange = c(0L, 0L, 3L, 1L), 
                        peach = c(6L, 1L, 1L, 0L)), 
                    .Names = c("people", "apple", "orange", "peach"),
                    class = "data.frame", 
                    row.names = c(NA, -4L))
 data.m <- melt(data)
 data.m <- ddply(data.m, .(variable), transform, rescale = rescale(value))
 p <- ggplot(data.m, aes(variable, people)) + 
         geom_tile(aes(fill = rescale), colour = "white") 
 p + scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue")

Ответ 2

Семь (!) Лет спустя, лучший способ правильно форматировать ваши данные - использовать tidyr а не reshape

Использование gather из tidyr, очень легко переформатировать свои данные, чтобы получить ожидаемые 3 колонки (person для оси у, fruit для оси х и count для значений):

library("dplyr")
library("tidyr")

hm <- readr::read_csv("people,apple,orange,peach
mike,1,0,6
sue,0,0,1
bill,3,3,1
ted,1,1,0")

hm <- hm %>%
  gather(fruit, count, apple:peach)
  #syntax: key column (to create), value column (to create), columns to gather (will become (key, value) pairs)

Теперь данные выглядят так:

# A tibble: 12 x 3
   people fruit  count
   <chr>  <chr>  <dbl>
 1 mike   apple      1
 2 sue    apple      0
 3 bill   apple      3
 4 ted    apple      1
 5 mike   orange     0
 6 sue    orange     0
 7 bill   orange     3
 8 ted    orange     1
 9 mike   peach      6
10 sue    peach      1
11 bill   peach      1
12 ted    peach      0

Отлично! Пусть получится заговор. Основной геометрией для создания тепловой geom_tile с ggplot2 является geom_tile к которой мы будем предоставлять эстетические x, y и fill.

library("ggplot2")
ggplot(hm, aes(x=x, y=y, fill=value)) + geom_tile()

Хорошо, не так уж плохо, но мы можем сделать намного лучше.

Для тепловых карт мне нравится черно-белая тема theme_bw() которая избавляется от серого фона.
Мне также нравится использовать палитру из RColorBrewer (с direction = 1 чтобы получить более темные цвета для более высоких значений, или -1 в противном случае). Существует много доступных палитр: красные, синие, спектральные, RdYlBu (красно-желто-синие), RdBu (красно-синие) и т.д. Ниже я использую "Зеленые". Запустите RColorBrewer::display.brewer.all() чтобы увидеть, как выглядят палитры.
Если вы хотите, чтобы плитки были в квадрате, просто используйте coord_equal().
Вы можете распечатать значения поверх плиток с помощью geom_text (или geom_label). Он принимает эстетику x, y и label но в нашем случае x и y наследуются. Вы также можете печатать более высокие значения больше, пропуская size=count как эстетический - в этом случае вам также нужно передать size=F в guides чтобы скрыть легенду размера.
Вы можете рисовать линии вокруг плиток, передавая color geom_tile.

Объединяя все это:

ggplot(hm, aes(x=fruit, y=people, fill=count)) +
  # tile with black contour
  geom_tile(color="black") + 
  # B&W theme, no grey background
  theme_bw() + 
  # square tiles
  coord_equal() + 
  # Green color theme for 'fill'
  scale_fill_distiller(palette="Greens", direction=1) + 
  # printing values in black
  geom_text(aes(label=count), color="black") +
  # removing legend for 'fill' since we're already printing values
  guides(fill=F) +
  # since there is no legend, adding a title
  labs(title = "Count of fruits per person")

Чтобы удалить что-либо, просто удалите соответствующую строку.