用ggplot重现良好的日志图？

Question

我有一组测井数据.在工业中,有专门的软件来生产典型的钻孔测井图.这是一个简化的:

令人兴奋的事情是:

• 它们本质上是一个方面的情节
• 深度是独立的var,但是在垂直轴上
• 绘制了几个测井记录,并且
• 每个对联中的日志可能具有不同的值范围

因为这是一个非常传统的行业,我想用我的软件(我没有专业的东西,作为学生)密切复制这些图的格式.我已经使用ggplot在路径上走了一段路,但我不知道如何做一些事情.为了解决问题,这里有一些示例数据和代码:

log <- structure(list(Depth = c(282.0924, 282.2448, 282.3972, 282.5496, 
282.702, 282.8544, 283.0068, 283.1592, 283.3116, 283.464, 283.6164, 
283.7688, 283.9212, 284.0736, 284.226, 284.3784, 284.5308, 284.6832, 
284.8356, 284.988), FOO = c(4.0054, 4.0054, 4.0054, 4.0691, 4.0691, 
4.0691, 4.0674, 4.0247, 4.0247, 4.0247, 4.0362, 4.1059, 4.2019, 
4.2019, 4.2019, 4.0601, 4.0601, 4.0601, 4.2025, 4.387), BAR = c(192.126, 
190.2222, 188.6759, 188.6759, 188.6759, 189.7761, 189.7761, 189.7761, 
189.2443, 187.2355, 184.9368, 182.5421, 181.882, 181.344, 180.9305, 
180.9305, 180.9305, 181.5986, 182.4397, 182.8301)), .Names = c("Depth", 
"FOO", "BAR"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

library(reshape2)
library(ggplot2)

# Melt via Depth:
melted <- melt(log, id.vars='Depth')

sp <- ggplot(melted, aes(x=value, y=Depth)) +
    theme_bw() + 
    geom_path() + 
    labs(title='') +
    scale_y_reverse() + 
    facet_grid(. ~ variable, scales='free_x')

我不知道如何:

• 在一个方面组合两个变量,并成功管理范围
• 具有如上图所示的值范围,位于方面的顶部
• 将标签绘制为单独的方面.我已经从示例数据中排除了标签,因为它让我感到困惑.

欢迎任何帮助.

Answer 1

我不知道如何：

• 将两个变量组合在一个方面，并成功管理范围

我的回答仅涉及您的第一个要点的第一部分。

该colsplit()功能对于此类情况很有用。假设多个井 仪器的变量名称类似于FOO_1, FOO_2, BAR_1,BAR_2对于测量变量以及井仪器FOO1BAR和2 ，那么您可以在 ing之后调用，将适当的结构添加回您的熔化数据框架中。colsplitmelt

#your data, note changed field names
log <- structure(list(Depth = c(282.0924, 282.2448, 282.3972, 282.5496, 
282.702, 282.8544, 283.0068, 283.1592, 283.3116, 283.464, 283.6164, 
283.7688, 283.9212, 284.0736, 284.226, 284.3784, 284.5308, 284.6832, 
284.8356, 284.988), FOO = c(4.0054, 4.0054, 4.0054, 4.0691, 4.0691, 
4.0691, 4.0674, 4.0247, 4.0247, 4.0247, 4.0362, 4.1059, 4.2019, 
4.2019, 4.2019, 4.0601, 4.0601, 4.0601, 4.2025, 4.387), BAR = c(192.126, 
190.2222, 188.6759, 188.6759, 188.6759, 189.7761, 189.7761, 189.7761, 
189.2443, 187.2355, 184.9368, 182.5421, 181.882, 181.344, 180.9305, 
180.9305, 180.9305, 181.5986, 182.4397, 182.8301)), .Names = c("Depth", 
"FOO_1", "BAR_1"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

#adding toy data for 2nd well
log$FOO_2 <- log$FOO_1 + rnorm(20, sd=0.1)
log$BAR_2 <- log$BAR_1 + rnorm(20, sd=1)

#melting
melted <- melt(log, id.vars='Depth')

#use of colsplit
melted[, c('Var', 'Well')] <- colsplit(melted$variable, '_', c('Var', 'Well'))
melted$Well <- as.factor(melted$Well)

sp <- ggplot(melted, aes(x=value, y=Depth, color=Well)) +
    theme_bw() + 
    geom_path(aes(linetype=Well)) + 
    labs(title='') +
    scale_y_reverse() + 
    facet_grid(. ~ Var, scales='free_x')