有时客户想要两个y刻度。给他们“有缺陷”的演讲通常是毫无意义的。但是我喜欢ggplot2坚持以正确的方式做事。我确信ggplot实际上是在向普通用户传授正确的可视化技术。

也许你可以使用面形和无比例来比较两个数据序列?看这里:https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

这在ggplot2中是不可能的，因为我认为具有单独y尺度的图(不是相互转换的y尺度)从根本上是有缺陷的。一些问题:

The are not invertible: given a point on the plot space, you can not uniquely map it back to a point in the data space. They are relatively hard to read correctly compared to other options. See A Study on Dual-Scale Data Charts by Petra Isenberg, Anastasia Bezerianos, Pierre Dragicevic, and Jean-Daniel Fekete for details. They are easily manipulated to mislead: there is no unique way to specify the relative scales of the axes, leaving them open to manipulation. Two examples from the Junkcharts blog: one, two They are arbitrary: why have only 2 scales, not 3, 4 or ten?

你也可能想要阅读Stephen Few关于双缩放轴在图形中的主题的冗长讨论，它们是最好的解决方案吗?

根据上面的答案和一些微调(无论它有什么价值)，这里有一种通过sec_axis实现两个尺度的方法:

假设有一个简单的(完全虚构的)数据集dt:在五天的时间里，它追踪了被打断的次数VS工作效率:

        when numinter prod
1 2018-03-20        1 0.95
2 2018-03-21        5 0.50
3 2018-03-23        4 0.70
4 2018-03-24        3 0.75
5 2018-03-25        4 0.60

(两列的范围相差大约5倍)。

下面的代码将画出它们占用整个y轴的两个级数:

ggplot() + 
  geom_bar(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$numinter), stat = "identity", fill = "grey") +
  geom_line(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$prod*5), size = 2, color = "blue") + 
  scale_x_date(name = "Day", labels = NULL) +
  scale_y_continuous(name = "Interruptions/day", 
    sec.axis = sec_axis(~./5, name = "Productivity % of best", 
      labels = function(b) { paste0(round(b * 100, 0), "%")})) + 
  theme(
      axis.title.y = element_text(color = "grey"),
      axis.title.y.right = element_text(color = "blue"))

下面是结果(上面的代码+一些颜色调整):

重点(除了在指定y_scale时使用sec_axis之外)是在指定系列时将第二个数据系列的每个值与5相乘。为了在sec_axis定义中获得正确的标签，它需要除以5(并格式化)。因此，上述代码中的关键部分实际上是geom_line和~中的*5。sec_axis中的/5(一个除当前值的公式。5)。

相比之下(我不想在这里判断方法)，这是两个图表叠加在一起的样子:

你可以自己判断哪一个能更好地传递信息(“不要打扰别人工作!”)。我想这是一个公平的决定方式。

这两个图像的完整代码(实际上并没有比上面更多，只是完成并准备运行)在这里:https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d更详细的解释在这里:https://sebastianrothbucher.github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

有时客户想要两个y刻度。给他们“有缺陷”的演讲通常是毫无意义的。但是我喜欢ggplot2坚持以正确的方式做事。我确信ggplot实际上是在向普通用户传授正确的可视化技术。

也许你可以使用面形和无比例来比较两个数据序列?看这里:https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

总有办法的。

这里有一个解决方案，允许完全任意轴而不重新缩放。其思想是生成两个除了轴以外完全相同的图，并使用cowplot包中的insert_yaxis_grob和get_y_axis函数将它们组合在一起。

library(ggplot2)
library(cowplot)

## first plot 
p1 <- ggplot(mtcars,aes(disp,hp,color=as.factor(am))) + 
    geom_point() + theme_bw() + theme(legend.position='top', text=element_text(size=16)) +
    ylab("Horse points" )+ xlab("Display size") + scale_color_discrete(name='Transmitter') +
    stat_smooth(se=F)

## same plot with different, arbitrary scale   
p2 <- p1 +
    scale_y_continuous(position='right',breaks=seq(120,173,length.out = 3),
                       labels=c('little','medium little','medium hefty'))

ggdraw(insert_yaxis_grob(p1,get_y_axis(p2,position='right')))

下面的文章帮助我将ggplot2生成的两个图合并到单行上:

一页上的多个图(ggplot2)由Cookbook for R

下面是代码在这种情况下的样子:

p1 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1) +  geom_density(alpha=.2)

p2 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram( binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1)  

multiplot(p1,p2,cols=2)