Discussion :

[redha9399]

Bonjour à tous , j'ai un petit soucis , je voudrais représenter des barplot pour représenter l’abondance de bacteries dans chaque
échantillon, je vous montre un appercu du tableau de données que j'ai, j'ai 9 échantillons et 300 bactéries avec la proportion de chaque
bactérie dans l’échantillon :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Taxons	trimmed-A1D1_S395_R1_001	trimmed-A2D1_S312_R1_001	trimmed-A3D1_S324_R1_001	trimmed-A4D1_S336_R1_001	trimmed-A5D1_S348_R1_001	trimmed-A6D1_S360_R1_001	trimmed-A7D1_S372_R1_001	trimmed-A8D1_S384_R1_001	trimmed-A9D1_S396_R1_001
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_graevenitzii	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_naeslundii	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_odontolyticus	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_oris	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_sp._oral_taxon_448	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_sp._oral_taxon_849	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_viscosus	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Mobiluncus;s__Mobiluncus_curtisii	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Bifidobacteriales;f__Bifidobacteriaceae;g__Bifidobacterium;s__Bifidobacterium_adolescentis	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Bifidobacteriales;f__Bifidobacteriaceae;g__Bifidobacterium;s__Bifidobacterium_animalis	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Bifidobacteriales;f__Bifidobacteriaceae;g__Bifidobacterium;s__Bifidobacterium_bifidum	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Bifidobacteriales;f__Bifidobacteriaceae;g__Bifidobacterium;s__Bifidobacterium_longum	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Bifidobacteriales;f__Bifidobacteriaceae;g__Bifidobacterium;s__Bifidobacterium_pseudocatenulatum	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium;s__Corynebacterium_accolens	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium;s__Corynebacterium_glutamicum	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium;s__Corynebacterium_matruchotii	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium;s__Corynebacterium_pseudogenitalium	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium;s__Corynebacterium_tuberculostearicum	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Dietziaceae;g__Dietzia;s__Dietzia_cinnamea	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Mycobacteriaceae;g__Mycobacterium;s__Mycobacterium_kansasii	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Mycobacteriaceae;g__Mycobacterium;s__Mycobacterium_parascrofulaceum	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Mycobacteriaceae;g__Mycobacterium;s__Mycobacterium_smegmatis	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Mycobacteriaceae;g__Mycobacterium;s__Mycobacterium_sp._360MFTsu5.1	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Mycobacteriaceae;g__Mycobacterium;s__Mycobacterium_tuberculosis	0	0	0	0	0	0	0	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Nocardiaceae;g__Rhodococcus;s__Rhodococcus_equi	5.72878304280219e-05	0	0	9.66108899795185e-06	0	0	1.67215691520492e-05	0	0
k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Corynebacteriales;f__Nocardiaceae;g__Rhodococcus;s__Rhodococcus_erythropolis	0	0	0	0	0	0	0	0	0

j'ai trouvé un tutoriel, il fallait importer tout le texte dans le read.table, tab<-read.table(head=T, sep="\t",quote=",text=" je copie tout le tableau ")

j'ai une erreur : unexepecter numeric constant.

Je vous remercie d'avance

[mgdondon]

Bonjour,

Je ne comprends pas très bien la structure de vos données :

• Sur la première ligne, les noms des variables sont séparées par des espaces.
• Sur les lignes suivantes, les valeurs sont séparées par des points-virgules et il y a davantage de valeurs que de variables.

Je vous conseille d'enregistrer vos données au format csv pour les importer dans R (fichier ci-joint) :

Code :

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> df <- read.csv("D:/temp/test.txt")
> str(df)
'data.frame':   26 obs. of  16 variables:
 $ Taxon1                  : Factor w/ 1 level "k__Bacteria": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Taxon2                  : Factor w/ 1 level "p__Actinobacteria": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Taxon3                  : Factor w/ 1 level "c__Actinobacteria": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Taxon4                  : Factor w/ 3 levels "o__Actinomycetales",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
 $ Taxon5                  : Factor w/ 6 levels "f__Actinomycetaceae",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
 $ Taxon6                  : Factor w/ 7 levels "g__Actinomyces",..: 1 1 1 1 1 1 1 5 2 2 ...
 $ Taxon7                  : Factor w/ 26 levels "s__Actinomyces_graevenitzii",..: 1 2 3 4 5 6 7 19 8 9 ...
 $ trimmed.A1D1_S395_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A2D1_S312_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A3D1_S324_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A4D1_S336_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A5D1_S348_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A6D1_S360_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A7D1_S372_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A8D1_S384_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A9D1_S396_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

Cordialement,

[redha9399]

Bonjour,

Je ne comprends pas très bien la structure de vos données :

• Sur la première ligne, les noms des variables sont séparées par des espaces.
• Sur les lignes suivantes, les valeurs sont séparées par des points-virgules et il y a davantage de valeurs que de variables.

Je vous conseille d'enregistrer vos données au format csv pour les importer dans R (fichier ci-joint) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> df <- read.csv("D:/temp/test.txt")
> str(df)
'data.frame':   26 obs. of  16 variables:
 $ Taxon1                  : Factor w/ 1 level "k__Bacteria": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Taxon2                  : Factor w/ 1 level "p__Actinobacteria": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Taxon3                  : Factor w/ 1 level "c__Actinobacteria": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Taxon4                  : Factor w/ 3 levels "o__Actinomycetales",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
 $ Taxon5                  : Factor w/ 6 levels "f__Actinomycetaceae",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
 $ Taxon6                  : Factor w/ 7 levels "g__Actinomyces",..: 1 1 1 1 1 1 1 5 2 2 ...
 $ Taxon7                  : Factor w/ 26 levels "s__Actinomyces_graevenitzii",..: 1 2 3 4 5 6 7 19 8 9 ...
 $ trimmed.A1D1_S395_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A2D1_S312_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A3D1_S324_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A4D1_S336_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A5D1_S348_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A6D1_S360_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A7D1_S372_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A8D1_S384_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A9D1_S396_R1_001: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

Cordialement,

voila comment se compose mon fichier j'ai mes echantillons en ligne et mes variables en colonne
et je veux faire un barplot de la distribution de chaque bacterie(variable) dans chaque echantillon, donc chaque echantillon aura une barre avec
à l'interieur le pourcentage de chaque espéce

[mgdondon]

Bonjour,

Enregistrez votre fichier au format csv et vous pourrez l'importer correctement à l'aide de la fonction read.csv() ou read.csv2() en fonction de la configuration de votre ordinateur.

Vérifiez que l'import s'est bien passé à l'aide de la commande str().

Cordialement,

[redha9399]

j'ai bien importé avec le read.csv , mais le soucis aprés pour faire les plot j'ai vu qu'il fallait
mettre tout le texte dans " text=" et non pas importer le csv

[mgdondon]

Les fonctions read.table() et read.csv() permettent de charger des données dans un dataframe.

Je ne suis pas sure de comprendre ce que vous voulez faire, mais s'il s'agit de faire un barplot par ligne de votre fichier Excel, vous pouvez regarder ici.

Cordialement,

[redha9399]

comment faire pour joindre le fichier csv, je n'arrive pas à le faire

[mgdondon]

Il faut remplacer l'extension csv par txt et cliquer sur le trombone pour joindre un fichier.

Pouvez-vous supprimer vos messages de l'autre discussion ?

Merci.

[redha9399]

IMG2.txtIMG2.txt voilà le fichier

[mgdondon]

Voici la commande pour importer votre fichier :

Code :

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> tab <- read.table("D:/temp/IMG2.txt", head=T, sep="\t")
> str(tab)
'data.frame':   373 obs. of  10 variables:
 $ Taxons                  : Factor w/ 373 levels "k__Bacteria;p__Actinobacteria;c__Actinobacteria;o__Actinomycetales;f__Actinomycetaceae;g__Actinomyces;s__Actinomyces_graevenitz"| __truncated__,..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ trimmed.A1D1_S395_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A2D1_S312_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A3D1_S324_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A4D1_S336_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A5D1_S348_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A6D1_S360_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A7D1_S372_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A8D1_S384_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ trimmed.A9D1_S396_R1_001: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

Cordialement,

[redha9399]

bonsoir, Merci mais j'avais déjà fait ça correctement le soucis est de représenter
les barplots , comme je vous l'avez montré dans la capture d’écran, j'ai vu sur un autre
forum qu'il y avait un code mais en l'appliquant sur le mien ça ne marche pas,auriez vous
une idée?

[mgdondon]

Pouvez-vous indiquer le code que vous avez testé ?

Merci.

[redha9399]

Code :

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# importer la table
 IMG<- read.table("IMG2.txt", head=T, sep="\t")
 
 
# Convertir le format de données large en format long
require(reshape2)
IMG.long <- melt(df, id.vars="Taxon",
                measure.vars=grep("CD\\d+", names(df), val=T),
                variable.name="sample",
                value.name="value")
 
#calcul des proportions
require(plyr)
IMG.long <- ddply(IMG.long, .(sample), transform, value=value/sum(value))
 
# ordonner les echantillons seulons leur identifiants    
df.long$sample <- reorder(IMG.long$sample, as.numeric(sub("CD", "", IMG.long$sample)))
 
# plot en utilisant ggplot
require(ggplot2)
ggplot(IMG.long, aes(x=sample, y=value, fill=Taxons)) + 
  geom_bar(stat="identity") +
  scale_fill_manual(values=scales::hue_pal(h = c(0, 360) + 15, # add manual colors
                                           c = 100, 
                                           l = 65, 
                                           h.start = 0, 
                                           direction = 1)(length(levels(df$Taxon))))

[redha9399]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df<-read.table("IMG2.txt",sep ="\t",header = T)
# convert wide data format to long format
require(reshape2)
df.long <- melt(df, id.vars="Taxon",
                measure.vars=grep("CD\\d+", names(df), val=T),
                variable.name="sample",
                value.name="value")
 
# calcul des proportions
require(plyr)
df.long <- ddply(df.long, .(sample), transform, value=value/sum(value))
 
# order samples by id     
df.long$sample <- reorder(df.long$sample, as.numeric(sub("CD", "", df.long$sample)))
 
# plot using ggplot
require(ggplot2)
ggplot(df.long, aes(x=sample, y=value, fill=Taxon)) + 
  geom_bar(stat="identity") +
  scale_fill_manual(values=scales::hue_pal(h = c(0, 360) + 15, # add manual colors
                                           c = 30, 
                                           l = 20, 
                                           h.start = 0, 
                                           direction = 1)(length(levels(df$Taxon))))

excusez moi j'avais copié le mauvais code, voici le code final avec df comme data frame et j'ai modifié les noms des échantillons avec " CD1 jusque CD9" pour les neufs echantillons.

voici la table finale IMG2.txt

[mgdondon]

Bonjour,

J'ai trouvé cette discussion qui correspond au type de graphique que vous souhaitez obtenir.

J'ai adapté le programme à vos données :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tab <- read.table("D:/temp/IMG2.txt", head=T, sep="\t")
row.names(tab) <- tab[,1]
tab <- tab[,-1]
tab <- as.data.frame(t(tab))
 
require(reshape)
tabm <- melt(cbind(tab, ind = rownames(tab)), id.vars = c('ind'))
 
library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(tabm,aes(x = variable, y = value,fill = ind)) + 
    geom_bar(position = "fill",stat = "identity") +
    scale_y_continuous(labels = percent_format())

A vous de jouer pour la suite...

Cordialement,

[redha9399]

Je vous remercie, en fait c'est le contraire que j'aimerais avoir en fait, c'est la proportion de chaque espéce dans chaque CD,
là ce que j'ai c'est le contraire dans le code que vous m'avez donnée.

[mgdondon]

Dans ce cas il ne faut pas transposer les données.

Cordialement,

[redha9399]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tab <- read.table("D:/temp/IMG2.txt", head=T, sep="\t")
row.names(tab) <- tab[,1]
tab <- tab[,-1]
tab <- as.data.frame(tab)
 
require(reshape)
tabm <- melt(cbind(tab, ind = rownames(tab)), id.vars = c('ind'))
 
library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(tabm,aes(x = value, y = variable,fill = ind)) + 
    geom_bar(position = "fill",stat = "identity")
    scale_y_continuous(labels = percent_format())

le code final serait donc ça ?