R数据分析：冲击流图与热图的做法以及多图布局

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tm_ggplot2/article/details/128322424

本文详细介绍如何使用R语言复现医学研究中的两种数据可视化图表：冲击流图和热图。通过对具体实例的分析，展示了如何调整图表样式，如线条形状、区块宽度及颜色等，并介绍了如何利用R实现多图布局。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天看了一篇新冠肺炎相关后遗症的文章，主要探讨新冠住院病人一年后的后遗症情况，文章的统计分析很简单，不过结果展示中的两个图我觉的大家可以学一学，原文如下

Rivera-Izquierdo, M., Láinez-Ramos-Bossini, A.J., de Alba, I.GF. et al. Long COVID 12 months after discharge: persistent symptoms in patients hospitalised due to COVID-19 and patients hospitalised due to other causes—a multicentre cohort study. BMC Med 20, 92 (2022). https://doi.org/10.1186/s12916-022-02292-6

感兴趣的童鞋可以去读一读原文，我们今天依然是聚焦文章呈现形式的复现。

首先就是这个冲击流图

可以看到在这个图中作者将数据以性别进行了分层，每个性别中5个后遗症的发病数量用线条的宽度来表示，这样就可以将每个后遗症中各个性别人数占比情况很直观的展现出来。我们先来看这个图的做法。

实例操练

我现在有数据如下：

比如我现在想做一个和文章中一样的图，我就可以写出代码如下：

ggplot(data = data_plot,
       aes(axis1 = x1, axis2 = x2, y = y)) +
  geom_alluvium(aes(fill = x1),
                curve_type = "cubic") +
  geom_stratum() +
  geom_text