ggrcs包2.4版本上线: 一个用于绘制直方图+限制立方样条+双坐标轴图的R包

目前本人写的ggrcs包新的2.4版本已经在CRAN上线，

需要的可以使用代码安装

install.packages("ggrcs")
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如果原来安装了1.0版本，可以通过Rstudio进行升级


这样就可以升级到最新版本了，新版本修正了一些前期的错误和增加了一些新功能，如绘制双组分类的RCS图形，增加了P值的自动生成，待我一一道来。我们以ggrcs包自带的数据进行演示，先进行常规操作，导入数据和R包

library(rms)
library(ggplot2)
library(scales)
library(ggrcs)
dt<-smoke
dd<-datadist(dt)
options(datadist='dd')
fit<- cph(Surv(time,status==1) ~ rcs(age,4)+gender, x=TRUE, y=TRUE,data=dt)
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假设我们想了解年龄和吸烟发病率关系

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age")
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可以进行一些细节的设置，详细的可以看我上一遍文章《首发：ggrcs包，一个用于绘制直方图+限制立方样条+双坐标轴图的R包》，这里主要讲下新功能

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",histcol="blue",
      histbinwidth=1,ribcol="green",ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",liftname="概率密度",lift=F)
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生成图后我们可以P.Nonlinear=T给图加上P值，默认是放在左上角

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",histcol="blue",
      histbinwidth=1,ribcol="green",ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",liftname="概率密度",lift=F,P.Nonlinear=T)
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你也可以通过Pvalue这个设置自定义P值大小

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",histcol="blue",
      histbinwidth=1,ribcol="green",ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",
      liftname="概率密度",lift=F,P.Nonlinear=T,Pvalue="<0.05")
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生成图片我们还是可以继续修改的，而且对接了ggplot的借口，我们可以通过ggplot方式继续对图片进行修改，假设生成图片后我想在图片中间转折地方加一条竖线

p<-ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",histcol="blue",
         histbinwidth=1,ribcol="green",ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
         ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",
         liftname="概率密度",lift=F,P.Nonlinear=T,Pvalue="<0.05")
p+geom_vline(aes(xintercept=45.6),colour="red", linetype=1)
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这样就极大的提高了我们对图片操作的灵活性，后期你想加横线，文字加其他的都是可以的。下面我们来进行双组RCS绘制的操作，也是一行代码搞定

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",group="gender")
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可以通过groupcol这个指标对颜色进行自定义

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",group="gender",groupcol=c("red","blue"),histbinwidth=1)
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除了双组外，也支持了对左轴名字的更改

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",group="gender",
      groupcol=c("red","blue"),histbinwidth=1,ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",leftaxislimit=c(0,1),liftname="概率密
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添加P值

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",group="gender",
      groupcol=c("red","blue"),histbinwidth=1,ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",
      leftaxislimit=c(0,1),liftname="概率密度",P.Nonlinear=T,Pvalue="<0.05")
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这里P值显示的位置我们并不满意，我们可以自行通过坐标,xP.Nonlinear，yP.Nonlinear调整

ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age",group="gender",
      groupcol=c("red","blue"),histbinwidth=1,ribalpha=0.5,xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",leftaxislimit=c(0,1),liftname="概率密度",
      P.Nonlinear=T,Pvalue="<0.05",xP.Nonlinear=25,yP.Nonlinear=18)
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下面介绍logistic回归模型的使用，使用既往文章《R语言绘制限制立方条图2（基于logistic回归和线性回归）》的例子，不要在意数据的内容，只是举个例子，先导入数据和R包

library(foreign)
be <- read.spss("E:/r/test/Breast cancer survival agec.sav",
                use.value.labels=F, to.data.frame=T)
be <- na.omit(be)
be$ln_yesno<-as.factor(be$ln_yesno)
dd <- datadist(be) #为后续程序设定数据环境
options(datadist='dd') #为后续程序设定数据环境
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拟合模型

fit <-lrm(status ~ rcs(age, 4)+ln_yesno,data=be)
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绘图

ggrcs(data=be,fit=fit,x="age",group="ln_yesno",histbinwidth=1)
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更改颜色和对细节自定义

ggrcs(data=be,fit=fit,x="age",group="ln_yesno",histbinwidth=1,groupcol=c("red","blue"),
      xlab ="年龄",
      ylab="吸烟HR",title ="年龄和吸烟概率关系",leftaxislimit=c(0,1),liftname="概率密度",
      P.Nonlinear=T,Pvalue="<0.05",xP.Nonlinear=40,yP.Nonlinear=70)
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细节都差不多，想详细了解请看文章《首发： ggrcs包，一个用于绘制直方图+限制立方样条+双坐标轴图的R包》，如果你对结果不放心，想了解绘图原理，请看文章《R语言ggplot绘制直方图+限制立方样条+双坐标轴图》。
下一个版本将开发增加截点功能，就是类似下图文章中对曲线进行转折点判断，

然后像图片一样生成转折点两边的HR数据，类似某些文章的阈值效应分析。
开发完这个功能，ggrcs包基本算完成了，如果有什么bug或者还需要有什么值得改进的地方或者需要增加什么功能，欢迎你来告诉我。