探花 偷拍 R道话/FAERS/论文写稿中的一些问题——⑤柱状图和热门图

一、本篇缱绻探花 偷拍

画柱状图和热门图

二、需要处分的问题

找到包，写出代码

三、处分问题的念念路

geom_bar画柱状图

geom_tile画热门图

四、身手竣事

4.1  柱状图

提供模拟数据

蚁集: https://pan.baidu.com/s/14aotFk45d5y0nqUYUzkXHA

上述数据是得回某药的挖掘成果后，进行SOC编码，并字据IC_2SD大小，对signal进行了"strong"、"moderate"、 "weak"三个强度辞别。

载入包和数据

library(tidyverse)library(openxlsx)df <- read.xlsx("柱状图模拟数据.xlsx") %>%  tibble()

绘画

df %>%  group_by(soc_nam_c， Signals) %>%  summarise(n = n()) %>% #字据名字和强度进行分组统计  type_convert(col_types = cols(Signals = col_factor(levels = c("strong"， "moderate"， "weak")))) %>% #调度Signals的数据类型为因子  ggplot(aes(soc_nam_c， n， fill = Signals)) +   geom_bar(stat = "identity") +  theme(axis.text.x = element_text(angle = -90， vjust = 0， hjust = 0)) #颐养横坐主义贯通

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4.2 热门图

提供模拟数据

重庆高校在线开放课程平台

蚁集: https://pan.baidu.com/s/1B4HeL_5UJ7IlwBUATtFang 

索要码: whb1 

上述数据是某篇论文的复现成果，对pt进行了soc编码，况兼字据疫情前后的数据，得回了疫情前后，归并PT的不同信号强度（该信号强度亦然字据IC_2SD的数值大小调度而成，分为"strong"、"moderate"、 "weak"三个等第）。

载入包和数据

library(tidyverse)library(openxlsx)df <- read.xlsx("热门图模拟数据.xlsx") %>%  tibble()

绘画

df %>%  gather(key = Signals_before_after， value = Signals， `Signals_before` : `Signals_after`) %>% #长宽表格调度，得回绘画所需的数据花式  type_convert(col_types = cols(Signals = col_factor(levels = c("strong"， "moderate"， "weak")))) %>% #Signals数据类型调度为因子  ggplot() +  geom_tile(aes(Signals_before_after， pt_nam_c， fill = Signals)) + #横坐标按照疫情前后进行分类，纵坐标按照PT名字，神采按信号强度填充  facet_wrap(~ soc_nam_c， scales = "free") + #按照SOC进行分面定位  theme(axis.text.x = element_text(angle = -30， vjust = 0， hjust = 0))#颐养横坐标

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五、小结

1、上述代码写的比拟毛糙，感敬爱的本分不错自行真切询查。

2、FAERS数据库挖掘的有关本色写的差未几了，暂时告一段落。

3、后续我会继续询查询查“一键挖掘”的包奈何写，应该较长技巧不会更新，万一询查明显了探花 偷拍，会继续共享“一键挖掘包”的有关本色。

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