分组排序点图

作者

[编辑] 郑虎;

[审核] .

修改于

2026-01-27

注记

Hiplot 网站

本页面为 Hiplot Group Rank Dotplot 插件的源码版本教程，您也可以使用 Hiplot 网站实现无代码绘图，更多信息请查看以下链接:

https://hiplot.cn/basic/grdotplot?lang=zh_cn

不同组别连续变量样本值及分布比较。

环境配置

  • 系统: Cross-platform (Linux/MacOS/Windows)

  • 编程语言: R

  • 依赖包: data.table; jsonlite; sigminer; ggplot2

# 安装包
if (!requireNamespace("data.table", quietly = TRUE)) {
  install.packages("data.table")
}
if (!requireNamespace("jsonlite", quietly = TRUE)) {
  install.packages("jsonlite")
}
if (!requireNamespace("sigminer", quietly = TRUE)) {
  remotes::install_github("ShixiangWang/sigminer")
}
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggplot2")
}

# 加载包
library(data.table)
library(jsonlite)
library(sigminer)
library(ggplot2)
sessioninfo::session_info("attached")
─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
 setting  value
 version  R version 4.5.2 (2025-10-31)
 os       Ubuntu 24.04.3 LTS
 system   x86_64, linux-gnu
 ui       X11
 language (EN)
 collate  C.UTF-8
 ctype    C.UTF-8
 tz       UTC
 date     2026-01-28
 pandoc   3.1.3 @ /usr/bin/ (via rmarkdown)
 quarto   1.8.27 @ /usr/local/bin/quarto

─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 package      * version date (UTC) lib source
 Biobase      * 2.70.0  2025-10-29 [1] Bioconduc~
 BiocGenerics * 0.56.0  2025-10-29 [1] Bioconduc~
 data.table   * 1.18.0  2025-12-24 [1] RSPM
 generics     * 0.1.4   2025-05-09 [1] RSPM
 ggplot2      * 4.0.1   2025-11-14 [1] RSPM
 jsonlite     * 2.0.0   2025-03-27 [1] RSPM
 sigminer     * 2.3.1   2024-05-11 [1] RSPM

 [1] /home/runner/work/_temp/Library
 [2] /opt/R/4.5.2/lib/R/site-library
 [3] /opt/R/4.5.2/lib/R/library
 * ── Packages attached to the search path.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

数据准备

# 加载数据
data <- data.table::fread(jsonlite::read_json("https://hiplot.cn/ui/basic/grdotplot/data.json")$exampleData$textarea[[1]])
data <- as.data.frame(data)

# 查看数据
head(data)
  gvar       dvar
1    A  0.4871212
2    A -0.1370275
3    A  0.1717455
4    A -0.9447939
5    A -1.2876203
6    A  1.4077657

可视化

# 分组排序点图
p <- show_group_distribution(data, gvar = "gvar",  dvar = "dvar", 
                             order_by_fun = F)

p
图 1: 分组排序点图