我需要在一个图表中绘制一个显示计数的柱状图和一个显示率的折线图,我可以分别做这两个,但当我把它们放在一起时,我的第一层(即geom_bar)的比例被第二层(即geom_line)重叠。
我可以将geom_line的轴向右移动吗?
我需要在一个图表中绘制一个显示计数的柱状图和一个显示率的折线图,我可以分别做这两个,但当我把它们放在一起时,我的第一层(即geom_bar)的比例被第二层(即geom_line)重叠。
我可以将geom_line的轴向右移动吗?
当前回答
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。
其他回答
从ggplot2 2.2.0开始,您可以添加如下的辅助轴(取自ggplot2 2.2.0公告):
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
scale_y_continuous(
"mpg (US)",
sec.axis = sec_axis(~ . * 1.20, name = "mpg (UK)")
)
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。
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
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)
Hadley的回答参考了Stephen Few的报告《双缩放轴在图中是最好的解决方案吗?》
我不知道OP中的“counts”和“rate”是什么意思,但快速搜索会给我counts和Rates,所以我得到了一些关于北美登山事故的数据:
Years<-c("1998","1999","2000","2001","2002","2003","2004")
Persons.Involved<-c(281,248,301,276,295,231,311)
Fatalities<-c(20,17,24,16,34,18,35)
rate=100*Fatalities/Persons.Involved
df<-data.frame(Years=Years,Persons.Involved=Persons.Involved,Fatalities=Fatalities,rate=rate)
print(df,row.names = FALSE)
Years Persons.Involved Fatalities rate
1998 281 20 7.117438
1999 248 17 6.854839
2000 301 24 7.973422
2001 276 16 5.797101
2002 295 34 11.525424
2003 231 18 7.792208
2004 311 35 11.254019
然后,我尝试按照Few在上述报告第7页建议的那样绘制图表(并按照OP的要求将计数绘制为柱状图,将率绘制为折线图):
The other less obvious solution, which works only for time series, is to convert all sets of values to a common quantitative scale by displaying percentage differences between each value and a reference (or index) value. For instance, select a particular point in time, such as the first interval that appears in the graph, and express each subsequent value as the percentage difference between it and the initial value. This is done by dividing the value at each point in time by the value for the initial point in time and then multiplying it by 100 to convert the rate to a percentage, as illustrated below.
df2<-df
df2$Persons.Involved <- 100*df$Persons.Involved/df$Persons.Involved[1]
df2$rate <- 100*df$rate/df$rate[1]
plot(ggplot(df2)+
geom_bar(aes(x=Years,weight=Persons.Involved))+
geom_line(aes(x=Years,y=rate,group=1))+
theme(text = element_text(size=30))
)
这就是结果:
但我不是很喜欢它,我不能轻易地给它加上一个传奇……
1 威廉森,杰德,等人。2005年北美登山事故。The Mountaineers Books, 2005。