复现CNS期刊图Petal plots，换数据即可使用！

本次R语言实现Nature以下花瓣图（Petal plots）！

Petal plots是一种极坐标柱状图，通过类似花瓣的形状展示多个维度的数值大小。

✅如何看Petal plots：

• 中心点，通常代表数值的起点（如0或最小值）。
• 花瓣，每个花瓣对应一个变量，花瓣的长度表示该变量的数值大小。
• 填充区域，同一类别的数据点连接后形成封闭区域，颜色填充使其更易区分。

✅Petal Plots的优劣势：

• 适合同时展示5-10个变量，比折线图或柱状图更能体现整体模式。
• 视觉吸引力强，花瓣形状和颜色填充使其在报告或演示中更易吸引注意力，适合非专业观众理解复杂数据。
• 维度过多易混乱：超过10个变量时，花瓣密集，可读性下降。

读入数据

df <- read_excel(
  path = "r_data/facet_polar.xlsx",
  sheet = "2c"
)

head(df)

Petal plots代码

library(tidyverse)
library(readxl)

p <- ggplot(df, aes(x = tissue, y = mean, fill = gene)) +
  geom_col(
    width = 0.4,
    color = "black",
    linewidth = 0.35,
    position = position_dodge(width = 0.85),  # 分组柱状图需要dodge
    show.legend = TRUE# 显示图例
  ) +
# errorbar
  geom_errorbar(aes(ymin = ci_lower, ymax = ci_upper), width = 0, colour = "black") +
  coord_polar(theta = "x", start = 0, clip = "on") +
  scale_fill_manual(values = gene_colors) +
  facet_grid(
    rows = vars(cell_line),  # 按细胞系分行
    cols = vars(gene),        # 按基因分列
switch = "y"# 将行标签移到左侧
  )

p

在原文中，是一个极坐标分面柱状图。同时展示3种细胞系（MDA-MB-231、EO771、HCC1806），6个基因（DHODH、GART、ASNS、ASS1、PHGDH、PYCR）在6种组织（脑、肝、卵巢、骨、肾、肺）中的表达水平。

历史极坐标分面柱状图复现Naute子刊图，换数据即可使用！，

本期结束！

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