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

我承认并同意哈德利(和其他人)的观点，即单独的y量表“存在根本缺陷”。说到这里，我经常希望ggplot2有这个特性——特别是当数据是宽格式的，并且我想快速地可视化或检查数据时(即仅供个人使用)。

虽然tidyverse库可以很容易地将数据转换为长格式(这样facet_grid()就可以工作)，但这个过程仍然不是简单的，如下所示:

library(tidyverse)
df.wide %>%
    # Select only the columns you need for the plot.
    select(date, column1, column2, column3) %>%
    # Create an id column – needed in the `gather()` function.
    mutate(id = n()) %>%
    # The `gather()` function converts to long-format. 
    # In which the `type` column will contain three factors (column1, column2, column3),
    # and the `value` column will contain the respective values.
    # All the while we retain the `id` and `date` columns.
    gather(type, value, -id, -date) %>%
    # Create the plot according to your specifications
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
        geom_line() +
        # Create a panel for each `type` (ie. column1, column2, column3).
        # If the types have different scales, you can use the `scales="free"` option.
        facet_grid(type~., scales = "free")

可以对变量使用facet_wrap(~ variable, ncol=)来创建一个新的比较。它们不在同一个轴上，但很相似。

这是我对如何做二次轴变换的两种看法。首先，您希望将主数据和辅助数据的范围耦合起来。这通常是混乱的，因为您不想要的变量污染了全局环境。

为了简化这一点，我们将创建一个生成两个函数的函数工厂，其中scales::rescale()完成所有繁重的工作。因为这些是闭包，所以它们知道创建它们的环境，所以它们“有”创建之前生成的to和from参数的“内存”。

一个函数进行正向转换:将辅助数据转换为主要尺度。 第二个函数进行反向转换:将主要单位中的数据转换为次要单位。

library(ggplot2)
library(scales)

# Function factory for secondary axis transforms
train_sec <- function(primary, secondary, na.rm = TRUE) {
  # Thanks Henry Holm for including the na.rm argument!
  from <- range(secondary, na.rm = na.rm)
  to   <- range(primary, na.rm = na.rm)
  # Forward transform for the data
  forward <- function(x) {
    rescale(x, from = from, to = to)
  }
  # Reverse transform for the secondary axis
  reverse <- function(x) {
    rescale(x, from = to, to = from)
  }
  list(fwd = forward, rev = reverse)
}

这看起来相当复杂，但是创建函数工厂会使其余的一切变得更简单。现在，在绘制图形之前，我们将通过向工厂显示主要和次要数据来生成相关函数。我们将使用经济学数据集，它的失业列和pasavert列的范围非常不同。

sec <- with(economics, train_sec(unemploy, psavert))

然后我们使用y = sec$fwd(psavert)将辅助数据重新缩放到主轴，并指定~ sec$rev(.)作为辅助轴的转换参数。这给了我们一个主要范围和次要范围在图上占据相同空间的图。

ggplot(economics, aes(date)) +
  geom_line(aes(y = unemploy), colour = "blue") +
  geom_line(aes(y = sec$fwd(psavert)), colour = "red") +
  scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~sec$rev(.), name = "psavert"))

工厂比这稍微灵活一些，因为如果您只是想重新调整最大值，您可以传入下限为0的数据。

# Rescaling the maximum
sec <- with(economics, train_sec(c(0, max(unemploy)),
                                 c(0, max(psavert))))

ggplot(economics, aes(date)) +
  geom_line(aes(y = unemploy), colour = "blue") +
  geom_line(aes(y = sec$fwd(psavert)), colour = "red") +
  scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~sec$rev(.), name = "psavert"))

由reprex包于2021-02-05创建(v0.3.0)

我承认这个例子中的区别不是很明显，但如果你仔细观察，你会发现最大值是相同的，红线比蓝色的线低。

编辑:

这种方法现在已经在ggh4x包中的help_secondary()函数中被捕获和扩展。声明:我是ggh4x的作者。

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?

我们当然可以用R函数图来建立一个双y轴的图。

# pseudo dataset
df <- data.frame(x = seq(1, 1000, 1), y1 = sample.int(100, 1000, replace=T), y2 = sample(50, 1000, replace = T))

# plot first plot 
with(df, plot(y1 ~ x, col = "red"))

# set new plot
par(new = T) 

# plot second plot, but without axis
with(df, plot(y2 ~ x, type = "l", xaxt = "n", yaxt = "n", xlab = "", ylab = ""))

# define y-axis and put y-labs
axis(4)
with(df, mtext("y2", side = 4))