使用场景：

瀑布图通常用于肿瘤学相关研究，以图形方式表示每个受试者/样本对治疗的定量反应。在典型的瀑布图中，x轴用作响应变量的基线值。对于每个受试者/样本，从基线沿正向或负向绘制竖线，以描绘受试者/样本响应中自基线的变化。因此，y轴代表响应中相对于基线的变化，通常表示为百分比，例如肿瘤大小的变化百分比或某些标志物水平的变化百分比。最重要的是，在瀑布图中，条形图按百分比变化值的降序排列。

上代码：

#安装R包
install.packages("waterfalls")
library(waterfalls)library(ggplot2)
#数读取数据data <- read.table("abc.xlsx",header=T)
#查验和数据筛选,2-31行，第1，2，11列
data1< data[1:30,c(1,2,11)]data1

结果1：

id death Per
54 1 17.307692
15 0 16.000000
31 1 15.254237
30 0 15.151515
22 0 14.545455
46 1 13.043478
28 0 11.764706
36 1 10.909091
32 1 7.407407
52 1 7.142857
13 0 7.017544
39 1 6.896552
40 1 4.615385
41 1 3.225806
6 0 2.941176
38 1 1.886792
5 0 0.000000
50 1 0.000000
51 1 -1.666667
45 1 -3.703704
56 1 -3.921569
21 0 -4.225352
34 1 -4.411765
23 0 -4.687500
44 1 -5.172414

47 1 -6.666667

36 1 -10.526316

48 1 -12.307692

1 0 -19.230769

11 0 -29.88505

绘制瀑布图：

barplot(data$Per,col="blue", border="blue", space=0.5, ylim=c(-30,30),
        #图标题       
        main = "Waterfall plot for changes in QoL scores",
        ylab="Change from baseline (%) in QoL score",
        cex.axis=1.2, cex.lab=1.4)

结果2：

美化及区别亚组（这里是生/死，大家可以自己确定亚组）：

col <- ifelse(data$death == 0, "blue", "red") 
barplot(data$Per~data$id, col=col, border=col, space=0.5, ylim=c(-30,30),         
        main = "Waterfall plot for changes in QoL scores", 
        ylab="Change from baseline (%) in QoL score",xlab="ID",         
        cex.axis=1.2, cex.lab=1.4, legend.text=c(0,1),
        #图例显示及设定         
        args.legend=list(title="Treatment", fill=c("blue","red"), border=NA, cex=0.9,bty = "n"))

结果3：

以上由小编编辑整理后发布，

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