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用更简单的方式画森林图
前面介绍了使用forestplot包画森林图：这个包很强大，熟练使用可以自由调整各种细节，不过由于细节太多、自由度太高，反而不容易上手。
今天给大家介绍另外一个可以画森林图的R包：forestploter，帮助你快速画出好看的森林图。
准备数据
画图
更改主题！！
编辑图形
有亚组的森林图
准备数据
还是用上次用到过的数据，基本的画图理念是差不多的，都是把图的内容看成是表格的形式，用空白或者NA填充空的单元格。
数据准备比forestplot包简单一点，文字数据和画“森林”的数据，一起放在一个数据框中即可。
tabletext <- data.frame(
# 文本数据
study = c("Auckland", "Block", "Doran", "Gamsu", "Morrison", "Papageorgiou", "Tauesch", "Summary"),
steroid = c("36", "1", "4", "14", "3", "1", "8", ""),
placebo = c("60", "5", "11", "20", "7", "7", "10", ""),
# 画“森林需要的数据”
mean = c(0.578, 0.165, 0.246, 0.700, 0.348, 0.139, 1.017, 0.531),
lower = c(0.372, 0.018, 0.072, 0.333, 0.083, 0.016, 0.365, 0.386),
upper = c(0.898, 1.517, 0.833, 1.474, 1.455, 1.209, 2.831, 0.731)
)
# 增加一列
tabletext$`HR (95% CI)` <- ifelse(is.na(tabletext$mean), "",
sprintf("%.2f (%.2f to %.2f)",
tabletext$mean, tabletext$lower, tabletext$upper))
# 增加一列空值用于画“森林”
tabletext$` ` <- paste(rep(" ", 8), collapse = " ")
tabletext
## study steroid placebo mean lower upper HR (95% CI)
## 1 Auckland 36 60 0.578 0.372 0.898 0.58 (0.37 to 0.90)
## 2 Block 1 5 0.165 0.018 1.517 0.16 (0.02 to 1.52)
## 3 Doran 4 11 0.246 0.072 0.833 0.25 (0.07 to 0.83)
## 4 Gamsu 14 20 0.700 0.333 1.474 0.70 (0.33 to 1.47)
## 5 Morrison 3 7 0.348 0.083 1.455 0.35 (0.08 to 1.46)
## 6 Papageorgiou 1 7 0.139 0.016 1.209 0.14 (0.02 to 1.21)
## 7 Tauesch 8 10 1.017 0.365 2.831 1.02 (0.36 to 2.83)
## 8 Summary 0.531 0.386 0.731 0.53 (0.39 to 0.73)
##
## 1
## 2
## 3
## 4
## 5
## 6
## 7
## 8
数据就准备好了。
画图
# 加载R包
library(forestploter)
最基本的画图：
p <- forest(data = tabletext[,c(1:3,8,7)],
# 选择文字部分，这里选了5列，
# 其中4列是要呈现的文字信息，还有1列空值用于画“森林”
lower = tabletext$lower, # 可信区间下限
upper = tabletext$upper, # 可信区间上限
est = tabletext$mean, # 估计值
ci_column = 4 # “森林”出现在图的第几列
)
print(p)
自动增加了色条，增加美感。
稍加美化：
p <- forest(data = tabletext[,c(1:3,8,7)],
lower = tabletext$lower,
upper = tabletext$upper,
est = tabletext$mean,
ci_column = 4,
sizes = tabletext$mean, # 控制方框的大小
is_summary = c(rep(FALSE,nrow(tabletext)-1), TRUE), # 最后一列是汇总行
ref_line = 1, # 把竖线放到1的位置
xlim = c(0,3), # x轴范围
ticks_at = c(0,1,2,3), # x轴刻度显示
arrow_lab = c("this better","that better"), # x轴下面的文字
footnote = "A simple example of forestploter" # 左下角脚注
)
print(p)
更改主题！！
这个包比较创新的地方就在于主函数forest只提供基本参数，更多的细节调整借助主题进行调整。
接下来我们就使用主题对森林图进行一些美化。
# 自定义主题，修改各种细节
tm <- forest_theme(base_size = 10, # 基础大小
# 可信区间点的形状，线型、颜色、宽度
ci_pch = 16,
ci_col = "#4575b4", # #762a83
ci_lty = 1,
ci_lwd = 1.5,
ci_Theight = 0.2, # 可信区间两端加短竖线
# 参考线宽度、形状、颜色
refline_lwd = 1,
refline_lty = "dashed",
refline_col = "grey20",
# 汇总菱形的填充色和边框色
summary_fill = "#4575b4",
summary_col = "#4575b4",
# 脚注大小、字体、颜色
footnote_cex = 0.6,
footnote_fontface = "italic",
footnote_col = "blue")
设置好之后，传递给theme参数即可
p1 <- forest(data = tabletext[,c(1:3,8,7)],
lower = tabletext$lower,
upper = tabletext$upper,
est = tabletext$mean,
ci_column = 4,
is_summary = c(rep(FALSE,nrow(tabletext)-1), TRUE), # 最后一列是汇总行
ref_line = 1, # 把竖线放到1的位置
xlim = c(0,3), # x轴范围
ticks_at = c(0,1,2,3), # x轴刻度显示
arrow_lab = c("this better","that better"), # x轴下面的文字
footnote = "A simple example of forestploter", # 左下角脚注
theme = tm
)
print(p1)
编辑图形
除了使用主题外，该包还支持对图形进行特定的调整，比如更改某一行的颜色，控制字体，增加空行等等，主要是通过下面4个函数实现的：
edit_plot：改变特定行或列的字体和字体颜色add_underline：对特定的行增加边框add_text：对特定的行或列增加文字insert_text：在特定的行前或后增加一行并增加文字
# 改变第3行文字颜色
g <- edit_plot(p1, row = 3, gp = gpar(col = "red", fontface = "italic"))
# 加粗字体
g <- edit_plot(g,
row = c(2, 5),
gp = gpar(fontface = "bold"))
# 改变第6行的背景色
g <- edit_plot(g, row = 6, which = "background",
gp = gpar(fill = "darkolivegreen1"))
# 在顶部增加文字
g <- insert_text(g,
text = "A short title",
col = 3:4,
part = "header",
gp = gpar(fontface = "bold"))
# 增加下划线
g <- add_underline(g, part = "header")
# 插入文字
g <- insert_text(g,
text = "This is a long text. Age and gender summarised above.\nBMI is next",
row = 7,
just = "left",
gp = gpar(cex = 0.6, col = "green", fontface = "italic"))
plot(g)
果然是很强啊！细节满满！而且非常方便，比forestplot包强多了！
有亚组的森林图
还是用上次推文的数据。
rm(list = ls())
df <- read.csv("../000files/forestplot.csv", header = T)
df$` ` <- paste(rep(" ", 26), collapse = " ")
# 改个列名
colnames(df)[4:7] <- c("HR(95%CI)","mean","low","high")
df
## Subgroup AP PA HR(95%CI) mean low high
## 1 All patients NR 27.2 0.75(0.61-0.93) 0.75 0.61 0.93
## 2 Baseling ECOG NA NA NA
## 3 0 NR 27.2 0.71(0.55-0.92) 0.71 0.55 0.92
## 4 1 NR 26.4 0.86(0.58-1.28) 0.86 0.58 1.28
## 5 Baseling BPI-SF NA NA NA
## 6 0~1 NR 27.2 0.71(0.54-0.94) 0.71 0.54 0.94
## 7 2~3 25.5 NR 0.87(0.59-1.29) 0.87 0.59 1.29
## 8 Bone metastases only at entry NA NA NA
## 9 Yes NR 27.2 0.68(0.48-0.96) 0.68 0.48 0.96
## 10 No NR 27.5 0.81(0.61-1.06) 0.81 0.61 1.06
## 11 Age NA NA NA
## 12 <65 NR NR 0.8(0.51-1.24) 0.80 0.51 1.24
## 13 ≥65 NR 26.4 0.73(0.57-0.94 0.73 0.57 0.94
## 14 ≥75 NR 23.8 0.71(0.51-1) 0.71 0.51 1.00
## 15 Baseline PSA above median NA NA NA
## 16 Yes 26.9 23.8 0.72(0.43-0.94) 0.72 0.43 0.94
## 17 No NR NR 0.77(0.38-1.09 0.77 0.38 1.09
## 18 Baseline LDH above median NA NA NA
## 19 Yes NR 23.6 0.69(0.53-0.91) 0.69 0.53 0.91
## 20 No NR 27.5 0.79(0.55-1.12) 0.79 0.55 1.12
## 21 Baseline ALK-P above median NA NA NA
## 22 Yes NR 23.6 0.79(0.6-1.04) 0.79 0.60 1.04
## 23 No NR 27.5 0.66(0.46-0.94) 0.66 0.46 0.94
## 24 Region NA NA NA
## 25 North America NR 27.2 0.66(0.49-0.88) 0.66 0.49 0.88
## 26 Other NR NR 0.89(0.65-1.22) 0.89 0.65 1.22
“太棒了，和之前的比较一下，你喜欢哪一个呢？
现在的：
之前的：
下面是画图代码。
画图就很简单了：