辅助/双轴 - ggplot

Question

我打开这个问题有三个原因:第一,用ggplot重新开启双轴讨论.其次,要问是否有一种非折磨的通用方法来做到这一点.最后,请求您提供有关解决方案的帮助.

我意识到关于如何将辅助轴添加到ggplot有多个讨论和问题.这些通常最终得出两个结论之一:

1. 这很糟糕,不要这样做:Hadley Wickham在这里回答了同样的问题,得出结论认为这是不可能的.他有一个非常好的论据,即"使用单独的y尺度(不是彼此变换的y尺度)从根本上是有缺陷的".

2. 如果你坚持,过度复杂的生活和使用网格:例如在这里和这里

然而,这里是我经常遇到的一些情况,其中可视化将极大地受益于双轴.我抽象了下面的概念.

1. 该图是宽的,因此重复右侧的y轴将有助于(或顶部的x轴)将使解释变得容易.(我们都偶然发现了其中一个我们需要在屏幕上使用标尺的图,因为轴太远了)

2. 我需要添加一个新轴,它是对原始轴的转换(例如:百分比,分位数,......).(我目前面临的问题是.下面的可重复示例)

3. 最后,添加分组/元信息:当我使用具有多级的分类数据时,我偶然发现(例如:Categories = {1,2,x,y,z},它们被"元分"为字母和数字.) 尽管对元级别进行颜色编码并添加图例甚至构面解决了问题,但使用辅助轴时,事情会变得更简单一些,用户不需要将条形图的颜色与条形图的颜色相匹配.传奇.

一般问题:鉴于新的可扩展性功能ggplot 2.0.0,是否有更强大的无折磨方式来使双轴不使用网格？

最后一条评论:我绝对同意双轴的错误使用可能会产生危险的误导......但是,对于信息可视化和数据科学而言,情况并非如此？

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解决方法问题:

目前,我需要一个百分比轴(第二种情况).我用过annotate并geom_hline作为解决方法.但是,我无法将文字移到主要情节之外.hjust也似乎没有和我合作.

可重复的例子:

library(ggplot2)

# Random values generation - with some manipulation : 
maxVal = 500
value = sample(1:maxVal, size = 100, replace = T)
value[value < 400] = value[value < 400] * 0.2
value[value > 400] = value[value > 400] * 0.9


# Data Frame prepartion : 
labels = paste0(sample(letters[1:3], replace = T, size = length(value)), as.character(1:length(value)))
df = data.frame(sample = factor(labels, levels = labels), value = sort(value, decreasing = T))


# Plotting : Adding Percentages/Quantiles as lines  
ggplot(data = df, aes(x = sample, y = value)) + 
  geom_bar(stat = "identity", fill = "grey90", aes(y = maxVal )) + 
  geom_bar(stat = "identity",  fill = "#00bbd4") + 
  geom_hline(yintercept = c(0, maxVal)) + # Min and max values
  geom_hline(yintercept = c(maxVal*0.25, maxVal*0.5, maxVal*0.75), alpha = 0.2) +  # Marking the 25%, 50% and 75% values 
  annotate(geom = "text", x = rep(100,3), y = c(maxVal*0.25, maxVal*0.5, maxVal*0.75), 
           label = c("25%", "50%", "75%"), vjust = 0, hjust = 0.2) +  
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) +
  theme(panel.background = element_blank()) + 
  theme(plot.background = element_blank()) + 
  theme(plot.margin = unit(rep(2,4), units = "lines")) 

Answer 1

回应#1

我们都偶然发现过其中一个需要在屏幕上使用标尺的图，因为轴太远了

牛阴谋。

# Assign your original plot to some variable, `gpv` <- ggplot( ... )
ggdraw(switch_axis_position(gpv, axis="y", keep="y"))