批量处理——for循环画图—科研工具箱

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对于批量处理数据的方法,之前使用for循环和apply语句进行处理过,但是不够系统,学习果子生信课程后有一个清晰的认识,写下来,一是可以调用方便,二是自己写过之后,才能算是完全掌握。当然一切以解决问题为主,不陷于技术深究。

前面得到统计量之后,进行筛选,选择相应的数据做图

数据整理

rm(list = ls())
library(survminer)
data(\"myeloma\")
head(myeloma)[1:3,1:11]
colnames(myeloma)
data = myeloma

 

还是使用R再带数据集

写一个画图函数

之所以提前写一个画图函数,这样就能保证在批量作图时影响一些标签

myboxplot <- function(gene){
ggboxplot(
data, x = \"molecular_group\", y = gene,
palette = \"npg\",fill = \"molecular_group\",
bxp.errorbar = T, bxp.errorbar.width = 0.2,outlier.shape = NA)+
xlab(label = \'Molecular Group\')+
ylab(label = paste(gene, \' Expression\', sep = \'\\t\'))+
rotate_x_text(angle = 45)+
stat_compare_means(aes(group=molecular_group),
label = \"p.format\",label.x =4, size = 4)+
theme(title = element_text(size = 18, color = \"black\", face = \"bold\"),
plot.title = element_text(hjust = 0.5,vjust = 0.5),
axis.text = element_text(size = 10, color = \"black\", face = \"bold\", vjust = 0.5, hjust = 0.5),
axis.line = element_line(size = 0.8),
legend.title = element_text(size = 9)
)
}

 

检验画图效果

myboxplot(\"CCND1\")

 

图片[1]-批量处理——for循环画图—科研工具箱-叨客学习资料网

这个是我自己使用的箱型图画图函数,后续细说一下其中的参数

设置图片存放位置

picDir <- \'./picture/\'
if (!dir.exists(picDir)) {
dir.create(picDir)
}

 

这一步操作,还是有必要的,节省后续的校对

联合for循环批量出图

for (i in 6:length(colnames(data))) {
print(i)
inputgene = colnames(data)[i]
p = myboxplot(inputgene)
ggsave(p, filename = paste0(picDir, inputgene, \'.pdf\'), width = 7, height = 5)
}

 

这样一来,每一幅图的名称都明明白白的

图片[2]-批量处理——for循环画图—科研工具箱-叨客学习资料网

完整操作代码

# 批量画图 --------------------------------------------------------------------
myboxplot <- function(gene){
ggboxplot(
data, x = \"molecular_group\", y = gene,
palette = \"npg\",fill = \"molecular_group\",
bxp.errorbar = T, bxp.errorbar.width = 0.2,outlier.shape = NA
)+
xlab(label = \'Molecular Group\')+
ylab(label = paste(gene, \' Expression\', sep = \'\\t\'))+
rotate_x_text(angle = 45)+
stat_compare_means(aes(group=molecular_group),
label = \"p.format\",label.x =4, size = 4)+
theme(title = element_text(size = 18, color = \"black\", face = \"bold\"),
plot.title = element_text(hjust = 0.5,vjust = 0.5),
axis.text = element_text(size = 10, color = \"black\", face = \"bold\", vjust = 0.5, hjust = 0.5),
axis.line = element_line(size = 0.8),
legend.title = element_text(size = 9)
)
}
myboxplot(\"CCND1\")

# 设置图片存放位置
picDir <- \'./picture/\'
if (!dir.exists(picDir)) {
dir.create(picDir)
}
for (i in 6:length(colnames(data))) {
print(i)
inputgene = colnames(data)[i]
p = myboxplot(inputgene)
ggsave(p, filename = paste0(picDir, inputgene, \'.pdf\'), width = 7, height = 5)
}

 

后记:
出图的方式还是要构建函数+for循环
函数构建能够很大程度的简化代码,增加代码的迁移能力
构建函数,其实也就能够组装R包

转自:批量处理——for循环画图 – 简书

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