【IDBD-263】IPが誇る超絶品A☆BODYスペシャル8時間 多列真正区间、多组别的丛林图绘制
发布日期：2024-08-24 08:39 点击次数：160
💡专注R谈话在🩺生物医学中的使用【IDBD-263】IPが誇る超絶品A☆BODYスペシャル8時間
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刻下R内部绘制丛林图最佳用的R包我合计即是forestploter了，我写过多篇推文先容过丛林图，其中都用到了这个R包，比如：
用更粗鲁的形状画丛林图R谈话亚组分析及丛林图绘制R谈话亚组分析1行代码竣事！亚组分析和多身分总结的丛林图比拟况且这个包的作家还在积极调遣中，莫得跑路的趋势~在R中绘制丛林图，诚然我先容过许多R包，关联词用到当今我最推选的皆备是forestploter，莫得之一！
今天再给全球先容下怎样使用这个包绘制有多列丛林的丛林图。
领先全球要昭彰这个包的使用逻辑，我在画一个面子的丛林图一文中就先容过：
此包在画丛林图时，最主要的是2个部分，一个是翰墨刻画部分，即图中红框框住的部分，另一部分即是中间的丛林图部分，其余的都是细节修改问题，只须充足耐性，就一定能颐养到我方惬意。
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forest plot其中丛林图，中间的绿色方块是均值（不详其他值），横线的两端是最大值和最小值（比如真正区间的高下限之类的），是以你要是思要画出这个丛林的部分，就需要提供3个值：中间的方块和两端的值。
连气儿了这个理念之后，使用这个包就容易多了。内容使用时防备它的条目即可，要了解其中的细节，乱写确定是不可的。最遑急的3个点是（相等遑急）：
使用空格竣事缩进服从添加空列以舍弃丛林翰墨刻画部分的有些NA需要改成空缺常见的亚组分析的丛林图我就不展示奈何画了，全球参考前边的几篇推文吧，平直演示怎样绘制多列真正区间的丛林图。
领先是准备数据：
library(forestploter)library(grid)dt <- read.csv(system.file("extdata", "example_data.csv", package = "forestploter"))dt <- dt[1:7, ]# indent the subgroup if there is a number in the placebo columndt$Subgroup <- ifelse(is.na(dt$Placebo), dt$Subgroup, paste0(" ", dt$Subgroup))# 这里的NA要改成空缺，不然会在图中袒露为NAdt$n1 <- ifelse(is.na(dt$Treatment), "", dt$Treatment)dt$n2 <- ifelse(is.na(dt$Placebo), "", dt$Placebo)# 添加两列空缺用来舍弃“丛林”dt$`CVD outcome` <- paste(rep(" ", 20), collapse = " ")dt$`COPD outcome` <- paste(rep(" ", 20), collapse = " ")# 构造真正区间，sprintf是一个相等好用的步履化函数，我方学习下dt$ci1 <- paste(sprintf("%.1f (%.1f, %.1f)", dt$est_gp1, dt$low_gp1, dt$hi_gp1), sprintf("%.1f (%.1f, %.1f)", dt$est_gp3, dt$low_gp3, dt$hi_gp3), sep = "\n")dt$ci1[grepl("NA", dt$ci1)] <- "" # 把NA酿成空缺，你可以不蜕变绘制望望服从dt$ci2 <- paste(sprintf("%.1f (%.1f, %.1f)", dt$est_gp2, dt$low_gp2, dt$hi_gp2), sprintf("%.1f (%.1f, %.1f)", dt$est_gp4, dt$low_gp4, dt$hi_gp4), sep = "\n")dt$ci2[grepl("NA", dt$ci2)] <- "" # 把NA酿成空缺底下是绘制：
# 主题树立tm <- forest_theme(base_size = 10, refline_lty = "solid", ci_pch = c(15, 18), ci_col = c("#377eb8", "#4daf4a"), footnote_col = "blue", legend_name = "Group", legend_value = c("Trt 1", "Trt 2"), vertline_lty = c("dashed", "dotted"), vertline_col = c("#d6604d", "#bababa"), # Table cell padding, width 4 and heights 3 core = list(padding = unit(c(4, 3), "mm")))p <- forest(dt[,c(1, 19, 23, 21, 20, 24, 22)], est = list(dt$est_gp1, dt$est_gp2 # ,dt$est_gp3, # dt$est_gp4 ), lower = list(dt$low_gp1, dt$low_gp2 # ,dt$low_gp3, # dt$low_gp4 ), upper = list(dt$hi_gp1, dt$hi_gp2 # ,dt$hi_gp3, # dt$hi_gp4 ), ci_column = c(4, 7), ref_line = 1, vert_line = c(0.5, 2), #nudge_y = 0.4, theme = tm)plot(p)图片
怎样绘制有不同分组的丛林图呢？如下图所示，分红了Trt1和Trt2组：
图片
很粗鲁，把上头瞩目掉的代码加上即可，如下所示。
# 主题树立tm <- forest_theme(base_size = 10, refline_lty = "solid", ci_pch = c(15, 18), ci_col = c("#377eb8", "#4daf4a"), footnote_col = "blue", legend_name = "Group", legend_value = c("Trt 1", "Trt 2"), vertline_lty = c("dashed", "dotted"), vertline_col = c("#d6604d", "#bababa"), # Table cell padding, width 4 and heights 3 core = list(padding = unit(c(4, 3), "mm")))# 第21列和第22列是咱们添加的空缺列，用来放“丛林”的# 在图中，咱们思把这两列“丛林”放在图的第4列和第7列（看着图数一数），# 是以21放在第4个，22放在第7个p <- forest(dt[,c(1, 19, 23, 21, 20, 24, 22)], est = list(dt$est_gp1, dt$est_gp2 ,dt$est_gp3, dt$est_gp4 ), lower = list(dt$low_gp1, dt$low_gp2 ,dt$low_gp3, dt$low_gp4 ), upper = list(dt$hi_gp1, dt$hi_gp2 ,dt$hi_gp3, dt$hi_gp4 ), ci_column = c(4, 7), # “丛林”在图中的位置 ref_line = 1, vert_line = c(0.5, 2), nudge_y = 0.4, theme = tm)plot(p)图片
这个包对这种情况的处分相等神秘。
要是你要画2个丛林，要是你惟有1个组，那么你需要准备2套画丛林的数据，比如est=list(dt$est_gp1,dt$est_gp2)，就永别对应着2个丛林中间点的值；要是你有2个组，也即是上头这个例子，那你要准备4套画丛林的数据，比如est=list(dt$est_gp1,dt$est_gp2,dt$est_gp3,dt$est_gp4)，对应谈论如下图所示：
图片
两侧端点的值，对应谈论亦然和上图相似的，是以lower和upper亦然各需要4列。这是一个倍数谈论，不知说念你看懂了没~
为了浅近你连气儿，我把惟有1组的对应谈论也标出来：
图片
是以要是你惟有1列丛林，关联词有3个分组，那你就需要准备3套数据（3列est，3列lower，3列upper），要是你要3列丛林，惟有1个分组，那你亦然需要准备3套数据（3列est，3列lower，3列upper），要是你要3列丛林，况且有2个分组，那你需要准备6套数据（6列est，6列lower，6列upper）。
给全球展示一个3列丛林，有2个分组的，先准备下数据：
# 再添加1列空缺用来舍弃“丛林”dt$`测试outcome` <- paste(rep(" ", 20), collapse = " ")# 添加几列画“丛林”的数据Z，偷个懒，平直复制了dt$low_gp5 <- dt$low_gp1dt$low_gp6 <- dt$low_gp3dt$est_gp5 <- dt$est_gp2dt$est_gp6 <- dt$est_gp3dt$hi_gp5 <- dt$hi_gp1dt$hi_gp6 <- dt$hi_gp4然后选拔绘制需要的数据，绘制即可，防备把丛林放在正确的位置上：
# 主题树立tm <- forest_theme(base_size = 10, refline_lty = "solid", ci_pch = c(15, 18), ci_col = c("#377eb8", "#4daf4a"), footnote_col = "blue", legend_name = "Group", legend_value = c("Trt 1", "Trt 2"), vertline_lty = c("dashed", "dotted"), vertline_col = c("#d6604d", "#bababa"), # Table cell padding, width 4 and heights 3 core = list(padding = unit(c(4, 3), "mm")))# 防备正确选拔你的“刻画”部分和“丛林”部分p <- forest(dt[,c(1, 19, 21, 22, 25)], # 这里是选拔“刻画”部分和舍弃“丛林”的列 est = list(dt$est_gp1, dt$est_gp2 ,dt$est_gp3, dt$est_gp4, dt$est_gp5, dt$est_gp6 ), lower = list(dt$low_gp1, dt$low_gp2 ,dt$low_gp3, dt$low_gp4, dt$low_gp5, dt$low_gp6 ), upper = list(dt$hi_gp1, dt$hi_gp2 ,dt$hi_gp3, dt$hi_gp4, dt$hi_gp5, dt$hi_gp6 ), ci_column = c(3, 4, 5), ref_line = 1, vert_line = c(0.5, 2), nudge_y = 0.4, theme = tm)plot(p)图片
是不是很easy呢？
这里我值选拔了2列刻画部分，你可以凭据我方的需求璷黫添加。我通篇莫得给全球展示数据长什么样，关联词全球我方在学习这个包的时期，一定要对照着数据和图一说念看，这么智商更好的连气儿这个包的理念。
成人网有哪些除此以外，这个包的自界说空间相等大，因为是基于grid的，太解放了，行高、列宽、前愉快、背愉快、字体、对皆形状等等都是可以更动的【IDBD-263】IPが誇る超絶品A☆BODYスペシャル8時間，多望望匡助文档即可。
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