敲黑板！小果教你学习R包-ggalluvial，绘制炫酷的桑基图（Sankey）！
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小伙伴平时面对多个数据关系不知道如何绘制图，一般来说使用常见的表格已经满足不了小伙伴，并且也不好看。而今天小果给大家介绍的桑基图可以呈现数据的流动和分布。而桑基图（Sankey）作为相对复杂的图表种类，平时很少用到，主要是它使用的而环境不多，并且制作难度很大，但是桑基图可以很好的展示我们数据的分布。
我们就带小伙伴去学习桑基图的绘制，小果带小伙伴绘制的桑基图是一种特定类型的流程图，其中图中延伸分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用我们数据的可视化分析。
接下里小果就大家去学习吧!
首先我们先载入R包，主要用到主要的用到还是ggalluvial这专门绘制桑基图的包
library(ggalluvial)library(ggplot2)library(dplyr)#这里小果使用的实例数据带领大家去学习，主要用的使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示，大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。
#读入LIHC临床数据LIHC <- read.csv("data.csv",header=TRUE)#在这里展示数据情况head(LIHC)summary(LIHC)
小伙伴注意下：桑基图的数据结构需要节点，权重等信息，而ggalluvial的输入数据可以是长数据亦可以是宽数据
我们先对临床数据进行简单的处理得到四个变量的频数，整理成宽数据：
#分组计算频数LIHCData <- group_by(LIHC,AGE,SEX,AJCC_PATHOLOGIC_TUMOR_STAGE,OS_STATUS) %>% summarise(., count = n())#查看宽数据格式head(LIHCData)
上述数据处理完成，我们开始去绘制桑基图：
# 绘制桑基图ggplot(data = LIHC_long,aes(x = Demographic, stratum = stratum, alluvium = alluvium,y = count, label = stratum)) +geom_alluvium(aes(fill = OS_STATUS)) +geom_stratum() + geom_text(stat = "stratum") +theme_minimal() +ggtitle("Patients in the TCGA-LIHC cohort","stratified by demographics and survival")
接下来我们还以利用桑基图去展示状态变化的趋势
这里我们使用R包中内置数据集 vaccinations 这个可以展示同一个项目下不同生存状态的情况
感兴趣的小伙伴可以按照一下数据形式去设置自己的数据集：
data(vaccinations)levels(vaccinations$response) <- rev(levels(vaccinations$response))#小果在这里作为演示接下来绘制桑基图：ggplot(vaccinations,aes(x = survey, stratum = response, alluvium = subject,y = freq,fill = response, label = response)) +scale_x_discrete(expand = c(.1, .1)) +geom_flow() +geom_stratum(alpha = .5) +geom_text(stat = "stratum", size = 3) +theme(legend.position = "none") +ggtitle("vaccination survey responses at three points in time")
这样一来状态变化的趋势就展示出来了。
上述就是如何使用R包-ggalluvial绘制桑基图！，小伙伴有没有心动呢，快去设置自己的数据集去完成桑基图。小果在这里提醒大家一下，要注意多多理解代码中参数的含义，这样能把自己可视化的结果展示成自己的图片。
下期将为你带来更多R语言的骚操作技巧，以下推荐的是一个多功能的生信平台。
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