[R] plotting this data

JS Huang js.huang at protective.com
Wed Feb 11 14:58:19 CET 2015


Hi,

  Here is an implementation.  The image is uploaded as Rplot02.png.
> gen <- read.table("geno.txt",header=TRUE)
> gen
  Genotype   E1   E2    E3   E4   E5   E6   E7   E8   E9  E10  E11  E12  E13 
E14  E15   E16  E17  E18
1       G1 0.79 2.11  6.21 0.56 4.06 2.13 5.61 0.20 3.32 3.01 5.12 0.77 0.78
0.62 2.00  5.87 2.50 0.49
2       G2 0.59 0.92 10.11 0.74 4.01 1.12 4.58 0.70 2.61 1.49 4.59 0.20 1.33
0.62 2.67  5.58 2.22 0.93
3       G3 1.18 3.44  4.08 0.50 6.91 4.27 6.87 0.30 4.57 2.88 6.61 0.59 0.97
1.02 1.45  5.32 2.65 2.73
4       G4 2.17 4.46  6.51 0.35 4.80 5.99 5.44 1.20 4.21 3.59 4.89 0.39 2.26
2.05 3.33  8.55 2.10 2.39
5       G5 0.99 4.83  6.71 1.43 5.83 2.95 3.66 0.50 1.54 2.55 5.70 1.83 0.39
1.44 1.66  5.36 1.32 1.19
6       G6 1.57 3.94  7.49 0.61 5.88 2.74 7.22 1.19 4.81 3.72 5.59 0.38 1.36
1.43 3.94  9.15 2.50 2.56
7       G7 2.38 4.74  9.94 1.31 5.74 5.59 9.01 0.70 4.47 3.59 4.85 3.48 2.35
1.23 3.22 11.21 2.89 3.01
8       G8 0.98 2.56 12.02 3.31 5.41 2.03 5.92 0.30 4.39 4.19 6.10 0.39 1.97
0.62 4.93  8.89 3.45 2.95
   E19  E20  E21  E22  E23  E24
1 0.42 0.73 5.66 4.61 3.98 0.32
2 0.40 0.68 4.28 3.89 2.98 1.78
3 1.31 2.63 6.51 5.42 5.43 0.60
4 0.03 1.81 6.05 6.31 6.53 1.94
5 0.08 1.03 5.38 2.45 5.18 0.54
6 0.08 0.68 6.46 6.02 5.28 2.52
7 0.33 0.91 9.15 7.03 6.39 2.13
8 0.01 0.62 8.35 5.71 5.86 0.38
> x <- expand.grid(gen[,1],names(gen)[2:dim(gen)[2]])
> x
    Var1 Var2
1     G1   E1
2     G2   E1
3     G3   E1
4     G4   E1
5     G5   E1
6     G6   E1
7     G7   E1
8     G8   E1
9     G1   E2
10    G2   E2
11    G3   E2
12    G4   E2
13    G5   E2
14    G6   E2
15    G7   E2
16    G8   E2
17    G1   E3
18    G2   E3
19    G3   E3
20    G4   E3
21    G5   E3
22    G6   E3
23    G7   E3
24    G8   E3
25    G1   E4
26    G2   E4
27    G3   E4
28    G4   E4
29    G5   E4
30    G6   E4
31    G7   E4
32    G8   E4
33    G1   E5
34    G2   E5
35    G3   E5
36    G4   E5
37    G5   E5
38    G6   E5
39    G7   E5
40    G8   E5
41    G1   E6
42    G2   E6
43    G3   E6
44    G4   E6
45    G5   E6
46    G6   E6
47    G7   E6
48    G8   E6
49    G1   E7
50    G2   E7
51    G3   E7
52    G4   E7
53    G5   E7
54    G6   E7
55    G7   E7
56    G8   E7
57    G1   E8
58    G2   E8
59    G3   E8
60    G4   E8
61    G5   E8
62    G6   E8
63    G7   E8
64    G8   E8
65    G1   E9
66    G2   E9
67    G3   E9
68    G4   E9
69    G5   E9
70    G6   E9
71    G7   E9
72    G8   E9
73    G1  E10
74    G2  E10
75    G3  E10
76    G4  E10
77    G5  E10
78    G6  E10
79    G7  E10
80    G8  E10
81    G1  E11
82    G2  E11
83    G3  E11
84    G4  E11
85    G5  E11
86    G6  E11
87    G7  E11
88    G8  E11
89    G1  E12
90    G2  E12
91    G3  E12
92    G4  E12
93    G5  E12
94    G6  E12
95    G7  E12
96    G8  E12
97    G1  E13
98    G2  E13
99    G3  E13
100   G4  E13
101   G5  E13
102   G6  E13
103   G7  E13
104   G8  E13
105   G1  E14
106   G2  E14
107   G3  E14
108   G4  E14
109   G5  E14
110   G6  E14
111   G7  E14
112   G8  E14
113   G1  E15
114   G2  E15
115   G3  E15
116   G4  E15
117   G5  E15
118   G6  E15
119   G7  E15
120   G8  E15
121   G1  E16
122   G2  E16
123   G3  E16
124   G4  E16
125   G5  E16
126   G6  E16
127   G7  E16
128   G8  E16
129   G1  E17
130   G2  E17
131   G3  E17
132   G4  E17
133   G5  E17
134   G6  E17
135   G7  E17
136   G8  E17
137   G1  E18
138   G2  E18
139   G3  E18
140   G4  E18
141   G5  E18
142   G6  E18
143   G7  E18
144   G8  E18
145   G1  E19
146   G2  E19
147   G3  E19
148   G4  E19
149   G5  E19
150   G6  E19
151   G7  E19
152   G8  E19
153   G1  E20
154   G2  E20
155   G3  E20
156   G4  E20
157   G5  E20
158   G6  E20
159   G7  E20
160   G8  E20
161   G1  E21
162   G2  E21
163   G3  E21
164   G4  E21
165   G5  E21
166   G6  E21
167   G7  E21
168   G8  E21
169   G1  E22
170   G2  E22
171   G3  E22
172   G4  E22
173   G5  E22
174   G6  E22
175   G7  E22
176   G8  E22
177   G1  E23
178   G2  E23
179   G3  E23
180   G4  E23
181   G5  E23
182   G6  E23
183   G7  E23
184   G8  E23
185   G1  E24
186   G2  E24
187   G3  E24
188   G4  E24
189   G5  E24
190   G6  E24
191   G7  E24
192   G8  E24
> names(gen) <- NULL
> genfinal <- data.frame(x, unlist(gen[,2:dim(gen)[2]]))
> names(genfinal) <- c("Genotype","category","value")
> genfinal$category <- as.numeric(genfinal$category)
> head(genfinal)
  Genotype category value
1       G1        1  0.79
2       G2        1  0.59
3       G3        1  1.18
4       G4        1  2.17
5       G5        1  0.99
6       G6        1  1.57
> library(ggplot2)
> ggplot(genfinal,aes(x=category,y=value,colour=Genotype)) + geom_line()
Rplot02.png <http://r.789695.n4.nabble.com/file/n4703089/Rplot02.png>  



--
View this message in context: http://r.789695.n4.nabble.com/plotting-this-data-tp4702926p4703089.html
Sent from the R help mailing list archive at Nabble.com.



More information about the R-help mailing list