在ggplot2程序包的加持下，R语言可以做出非常漂亮的统计图出来。然而大家是否会有这样的体会，为了做出理想的图片，需要不停的调整作图的参数，包括颜色，字体大小，字体格式，注释的位置，非常麻烦。尤其是与别人进行科研合作，图片的绘制需要不停地进行沟通，甚至需要动用PS，GIMP等工具。
大家有没有想过可以像下面的动图展示的那样，可以对图片的任意元素进行修改呢？？？
本文给大家介绍一种解决方案，可以将R语言绘制的图片以元数据（点，线，面，颜色，形状等等）的方式保存到PPT文件中，在PPT中进行修改。
figure_modify.gif
软件包
- officer程序包：一个从R端访问和编辑word和PPT文件的程序包。
- rvg程序包：一个为PPT和Excel生成矢量图的程序包。
两款程序包，均可以从CRAN进行安装，安装命名如下：
install.packages(c('officer', 'rvg'))
实现方法
- R图格式转换
通过rvg中的dml函数进行转换，可以将R生成两类图，Graphics和ggplot图，转换成PPT可以直接导入的格式。
- Graphics图: 首先找一段生成决策曲线的代码
data(dcaData)
set.seed(123)
baseline.model <- decision_curve(Cancer~Age + Female + Smokes,
data = dcaData,
thresholds = seq(0, .4, by = .005),
bootstraps = 10)
full.model <- decision_curve(Cancer~Age + Female + Smokes + Marker1 + Marker2,
data = dcaData,
thresholds = seq(0, .4, by = .005),
bootstraps = 10)
plot_decision_curve( list(baseline.model, full.model),
curve.names = c("Baseline model", "Full model"),
col = c("blue", "red"),
lty = c(1,2),
lwd = c(3,2, 2, 1),
legend.position = "bottomright")
最后的代码段是作图的命令，我们只需要将最后一段进行如下操作，即将其赋值给dml函数的code参数。
p.dca <- dml(code = {
plot_decision_curve( list(baseline.model, full.model),
curve.names = c("Baseline model", "Full model"),
col = c("blue", "red"),
lty = c(1,2),
lwd = c(3,2, 2, 1),
legend.position = "bottomright")
})
- ggplot图：同样找一段生成频数分布对比柱状图的代码：
ggbarstats(
data = mtcars,
x = vs,
y = cyl
)
对该作图代码做如下修改，将它赋值给dml函数中的ggobj参数：
p.bar <- dml(ggobj = {
ggbarstats(
data = mtcars,
x = vs,
y = cyl
)
})
- 导入PPT
使用officier包将前面生成p.dca和p.bar输出到PPT中。会用到以下函数： - 打开PPT--
read_pptx - 添加页面--
add_slide - 导入图片--
ph_with - 保存PPT--
print
具体操作如下：
pptx <- read_pptx()
pptx <- add_slide(pptx)
ph_with(pptx, value = p.dca,
location = ph_location_type(type = 'body'))
pptx <- add_slide(pptx)
ph_with(pptx, value = p.bar,
location = ph_location_fullsize())
print(pptx, 'output.pptx')