ggplot com 2 eixos y de cada lado e escalas diferentes


231

Preciso plotar um gráfico de barras mostrando contagens e um gráfico de linhas mostrando a taxa em um gráfico, posso fazer os dois separadamente, mas quando os uno, a escala da primeira camada (ou seja, a geom_bar) é sobreposta pela segunda camada (ou seja, o geom_line).

Posso mover o eixo do geom_linepara a direita?


5
Você poderia usar uma abordagem como shwon aqui, rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2 ?
Tom Wenseleers


2
role para baixo para ver a ggplot2implementação nativa scale_y_*, atualmente chamada sec.axis.
precisa saber é o seguinte

Respostas:


106

Às vezes, um cliente quer duas escalas y. Dar-lhes o discurso "defeituoso" é muitas vezes inútil. Mas eu gosto da insistência do ggplot2 em fazer as coisas da maneira certa. Estou certo de que o ggplot está de fato educando o usuário médio sobre as técnicas de visualização adequadas.

Talvez você possa usar o facetamento e a escala livre para comparar as duas séries de dados? - por exemplo, veja aqui: https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page


30
Concordo com Andreas - às vezes (como agora, para mim) um cliente quer dois conjuntos de dados no mesmo gráfico e não quer me ouvir falar sobre a Teoria de Plotagem. Ou tenho que convencê-los a não querer mais isso (nem sempre é uma batalha que quero travar) ou dizer a eles "o pacote de plotagem que estou usando não suporta isso". Então, eu estou mudando do ggplot hoje para este projeto em particular. = (
Ken Williams

58
por que um pacote de plotagem precisa inserir suas próprias opiniões pessoais na maneira como opera? Não, obrigado.
Colin

5
Seu link apodreceu. Você poderia editar sua resposta e postar um resumo do que costumava dizer?
Zach

24
Não pode concordar com este comentário. É muito (!) Comum condensar informações o máximo possível, por exemplo, dadas as restrições estritas impostas por periódicos científicos etc., a fim de transmitir a mensagem rapidamente. Portanto, a adição de um segundo eixo y está sendo feita de qualquer maneira, e o ggplot deve, na minha opinião, ajudar a fazê-lo.
Stingery

57
Surpreendente como palavras inquestionáveis ​​como "defeituoso" e "caminho certo" são lançadas como se não fossem baseadas em uma teoria que é realmente bastante opinativa e dogmática, mas é impensadamente aceita por muitas pessoas, como pode ser visto por o fato de que essa resposta completamente inútil (que gera um link-bone) tem 72 votos positivos no momento da redação. Ao comparar séries temporais, por exemplo, pode ser inestimável ter ambos no mesmo gráfico, porque é muito mais fácil identificar a correlação das diferenças. Basta perguntar aos milhares de profissionais de finanças altamente qualificados que fazem isso o dia todo, todos os dias.
Thomas Browne

149

Não é possível no ggplot2 porque acredito que plotagens com escalas y separadas (não escalas y que são transformações umas das outras) são fundamentalmente defeituosas. Alguns problemas:

  • Não são invertíveis: dado um ponto no espaço da plotagem, você não pode mapeá-lo exclusivamente de volta a um ponto no espaço de dados.

  • Eles são relativamente difíceis de ler corretamente em comparação com outras opções. Consulte Um estudo sobre gráficos de dados em dupla escala de Petra Isenberg, Anastasia Bezerianos, Pierre Dragicevic e Jean-Daniel Fekete para obter detalhes.

  • Eles são facilmente manipulados para enganar: não há uma maneira única de especificar as escalas relativas dos eixos, deixando-as abertas à manipulação. Dois exemplos do blog Junkcharts: um , dois

  • Eles são arbitrários: por que ter apenas 2 escalas, não 3, 4 ou dez?

Você também pode ler a longa discussão de Stephen Few sobre o tópico Eixos de dupla escala em gráficos Eles são sempre a melhor solução? .


39
Você se importaria de elaborar sua opinião? Não sendo esclarecido, acho que é uma maneira bastante compacta de traçar duas variáveis ​​independentes. Também é um recurso que parece ser solicitado, e é amplamente utilizado.
KarlP

66
@hadley: Concordo principalmente, mas existe um uso genuíno para várias escalas y - o uso de 2 unidades diferentes para os mesmos dados, por exemplo, escalas Celsius e Fahrenheit em séries temporais de temperatura.
Richie Cotton

11
@ Hadley Na sua opinião. Não na minha, nem em muitos outros cientistas. Certamente, isso pode ser alcançado colocando um segundo gráfico (com um fundo totalmente transparente) diretamente sobre o primeiro, para que eles apareçam como um. Só não sei como garantir que os cantos da caixa delimitadora estejam alinhados / registrados um com o outro.
Nicholas Hamilton

8
@hadley Por exemplo, nos diagramas climáticos de Walther-Lieth , dois eixos y são comumente usados. Uma vez que existe uma receita fixa como fazer isso a possível confusão é mínimo ...
sebschub

32
@hadley Sinto muito, não vejo o que é problemático com o diagrama climático fornecido. Colocando temperatura e precipitação em um diagrama (com a prescrição fixa), obtém-se uma primeira estimativa rápida, seja de clima úmido ou árido. Ou o inverso: qual seria a melhor maneira de visualizar temperatura, precipitação e sua "relação"? De qualquer forma, muito obrigado pelo seu trabalho no ggplot2!
sebschub

121

A partir do ggplot2 2.2.0, você pode adicionar um eixo secundário como este (retirado do anúncio do ggplot2 2.2.0 ):

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() + 
  scale_y_continuous(
    "mpg (US)", 
    sec.axis = sec_axis(~ . * 1.20, name = "mpg (UK)")
  )

insira a descrição da imagem aqui


25
A desvantagem é que ele só pode usar alguma transformação de fórmula dos eixos atuais e não uma nova variável, por exemplo.
Discipulus

41

Tomando as respostas acima e alguns ajustes (e para o que vale a pena), aqui está uma maneira de obter duas escalas através de sec_axis:

Suponha um conjunto de dados simples (e puramente fictício) dt: por cinco dias, ele rastreia o número de interrupções na produtividade VS:

        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

(os intervalos de ambas as colunas diferem aproximadamente pelo fator 5).

O código a seguir desenhará as duas séries que eles usam todo o eixo y:

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"))

Aqui está o resultado (código acima + alguns ajustes de cores):

duas escalas em um ggplot2

O ponto (além de usar sec_axisao especificar a escala y_ é multiplicar cada valor da 2ª série de dados por 5 ao especificar a série. Para obter os rótulos corretos na definição sec_axis, é necessário dividir por 5 (e formatação). uma parte crucial no código acima está realmente *5na geom_line e ~./5na sec_axis (uma fórmula que divide o valor atual .por 5).

Em comparação (não quero julgar as abordagens aqui), é assim que dois gráficos um sobre o outro se parecem:

dois gráficos acima um do outro

Você pode julgar por si mesmo qual deles melhor transporta a mensagem (“Não perturbe as pessoas no trabalho!”). Acho que é uma maneira justa de decidir.

O código completo para ambas as imagens (não é realmente mais do que o que está acima, apenas está completo e pronto para ser executado) está aqui: https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d uma explicação mais detalhada aqui: https: // sebastianrothbucher. github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html


31

Existem casos de uso comuns em eixos de duelo, por exemplo, o climatógrafo mostrando a temperatura e a precipitação mensais. Aqui está uma solução simples, generalizada da solução da Megatron, permitindo que você defina o limite inferior das variáveis ​​para algo diferente de zero:

Dados de exemplo:

climate <- tibble(
  Month = 1:12,
  Temp = c(-4,-4,0,5,11,15,16,15,11,6,1,-3),
  Precip = c(49,36,47,41,53,65,81,89,90,84,73,55)
  )

Defina os dois valores a seguir para valores próximos aos limites dos dados (você pode brincar com eles para ajustar as posições dos gráficos; os eixos ainda estarão corretos):

ylim.prim <- c(0, 180)   # in this example, precipitation
ylim.sec <- c(-4, 18)    # in this example, temperature

A seguir, são feitos os cálculos necessários com base nesses limites e o próprio gráfico:

b <- diff(ylim.prim)/diff(ylim.sec)
a <- b*(ylim.prim[1] - ylim.sec[1])

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")  

Climatograma mostrando temperatura como linha e precipitação como gráfico de barras

Se você deseja garantir que a linha vermelha corresponda ao eixo y do lado direito, você pode adicionar uma themefrase ao código:

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  theme(axis.line.y.right = element_line(color = "red"), 
        axis.ticks.y.right = element_line(color = "red"),
        axis.text.y.right = element_text(color = "red"), 
        axis.title.y.right = element_text(color = "red")
        ) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")

que pinta o eixo da direita:

Climatograma com eixo vermelho à direita


Isso quebra em alguns valores de ylim.prime ylim.sec.
Eric Krantz

5
Isso é ótimo. Bom exemplo de quando os gráficos de dois eixos não são "defeituosos". Parte da mentalidade geral arrumada de pensar que eles sabem mais sobre o seu trabalho do que você.
Leo Barlach

Quando eu escolho limites de eixo específicos (no meu caso, ylim.prim <- c (90, 130) e ylim.sec <- c (15, 30)), ele não o aplica, mas escolhe limites arbitrários, estragando todas as escalas . Eu não tenho certeza do que estou ausente como eu copiei o código acima e apenas mudou os nomes das variáveis e do eixo limites
Anke

@ anke: o texto é um pouco desleixado quando se refere a ylim.prim e ylim.sec. Eles não se referem aos limites do eixo, mas aos limites dos seus dados. Quando você define ylim.prim <- c (90, 130) e ylim.sec <- c (15, 30) conforme mencionado, o gráfico de temperatura termina bem acima do gráfico de barras (como o eixo da temperatura começa em -75) , mas os eixos para cada gráfico ainda estão corretos.
Dag Hjermann 19/11/19

16

Você pode criar um fator de escala que é aplicado ao segundo geom e ao eixo y direito. Isso é derivado da solução de Sebastian.

library(ggplot2)

scaleFactor <- max(mtcars$cyl) / max(mtcars$hp)

ggplot(mtcars, aes(x=disp)) +
  geom_smooth(aes(y=cyl), method="loess", col="blue") +
  geom_smooth(aes(y=hp * scaleFactor), method="loess", col="red") +
  scale_y_continuous(name="cyl", sec.axis=sec_axis(~./scaleFactor, name="hp")) +
  theme(
    axis.title.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.text.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.title.y.right=element_text(color="red"),
    axis.text.y.right=element_text(color="red")
  )

insira a descrição da imagem aqui

Nota: usando a ggplot2 v3.0.0


14

A espinha dorsal técnica da solução desse desafio foi fornecida por Kohske há cerca de 3 anos [ KOHSKE ]. O tópico e os detalhes técnicos em torno de sua solução foram discutidos em várias instâncias aqui no Stackoverflow [IDs: 18989001, 29235405, 21026598]. Portanto, fornecerei apenas uma variação específica e algumas orientações explicativas, usando as soluções acima.

Vamos supor que temos alguns dados y1 no grupo G1 aos quais alguns dados y2 no grupo G2 estão relacionados de alguma forma, por exemplo, faixa / escala transformada ou com algum ruído adicionado. Então, alguém deseja plotar os dados juntos em um gráfico com a escala de y1 à esquerda e y2 à direita.

  df <- data.frame(item=LETTERS[1:n],  y1=c(-0.8684, 4.2242, -0.3181, 0.5797, -0.4875), y2=c(-5.719, 205.184, 4.781, 41.952, 9.911 )) # made up!

> df
  item      y1         y2
1    A -0.8684 -19.154567
2    B  4.2242 219.092499
3    C -0.3181  18.849686
4    D  0.5797  46.945161
5    E -0.4875  -4.721973

Se agora traçarmos nossos dados junto com algo como

ggplot(data=df, aes(label=item)) +
  theme_bw() + 
  geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=y2), color='grey')+
  geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
  geom_text(aes(x='G2', y=y2), color='red') +
  theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

ele não se alinha bem quando a escala menor y1 é obviosamente colapsada pela escala maior y2 .

O truque aqui para enfrentar o desafio é plotar tecnicamente os dois conjuntos de dados na primeira escala y1, mas reportar o segundo em um eixo secundário com rótulos que mostram a escala original y2 .

Por isso, criamos uma primeira função auxiliar CalcFudgeAxis que calcula e coleta recursos do novo eixo a ser mostrado. A função pode ser alterada ao gosto de todos (este apenas mapeia y2 no intervalo de y1 ).

CalcFudgeAxis = function( y1, y2=y1) {
  Cast2To1 = function(x) ((ylim1[2]-ylim1[1])/(ylim2[2]-ylim2[1])*x) # x gets mapped to range of ylim2
  ylim1 <- c(min(y1),max(y1))
  ylim2 <- c(min(y2),max(y2))    
  yf <- Cast2To1(y2)
  labelsyf <- pretty(y2)  
  return(list(
    yf=yf,
    labels=labelsyf,
    breaks=Cast2To1(labelsyf)
  ))
}

o que produz alguns:

> FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

> FudgeAxis
$yf
[1] -0.4094344  4.6831656  0.4029175  1.0034664 -0.1009335

$labels
[1] -50   0  50 100 150 200 250

$breaks
[1] -1.068764  0.000000  1.068764  2.137529  3.206293  4.275058  5.343822


> cbind(df, FudgeAxis$yf)
  item      y1         y2 FudgeAxis$yf
1    A -0.8684 -19.154567   -0.4094344
2    B  4.2242 219.092499    4.6831656
3    C -0.3181  18.849686    0.4029175
4    D  0.5797  46.945161    1.0034664
5    E -0.4875  -4.721973   -0.1009335

Agora, envolvi a solução de Kohske na segunda função auxiliar PlotWithFudgeAxis (na qual lançamos o objeto ggplot e o objeto auxiliar do novo eixo):

library(gtable)
library(grid)

PlotWithFudgeAxis = function( plot1, FudgeAxis) {
  # based on: https://rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2
  plot2 <- plot1 + with(FudgeAxis, scale_y_continuous( breaks=breaks, labels=labels))

  #extract gtable
  g1<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot1))
  g2<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot2))

  #overlap the panel of the 2nd plot on that of the 1st plot
  pp<-c(subset(g1$layout, name=="panel", se=t:r))
  g<-gtable_add_grob(g1, g2$grobs[[which(g2$layout$name=="panel")]], pp$t, pp$l, pp$b,pp$l)

  ia <- which(g2$layout$name == "axis-l")
  ga <- g2$grobs[[ia]]
  ax <- ga$children[[2]]
  ax$widths <- rev(ax$widths)
  ax$grobs <- rev(ax$grobs)
  ax$grobs[[1]]$x <- ax$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(0.15, "cm")
  g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[ia, ]$l], length(g$widths) - 1)
  g <- gtable_add_grob(g, ax, pp$t, length(g$widths) - 1, pp$b)

  grid.draw(g)
}

Agora, tudo pode ser reunido: O código abaixo mostra como a solução proposta pode ser usada no ambiente do dia a dia . A chamada de plotagem agora não plota mais os dados originais y2, mas uma versão clonada yf (mantida dentro do objeto auxiliar pré-calculado FudgeAxis ), que roda na escala de y1 . O objeto ggplot original é então manipulado com a função auxiliar de Kohske , PlotWithFudgeAxis, para adicionar um segundo eixo preservando as escalas de y2 . Plota também o enredo manipulado.

FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

tmpPlot <- ggplot(data=df, aes(label=item)) +
      theme_bw() + 
      geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=FudgeAxis$yf), color='grey')+
      geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
      geom_text(aes(x='G2', y=FudgeAxis$yf), color='red') +
      theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)

Agora, isso é plotado conforme desejado com dois eixos, y1 à esquerda e y2 à direita

2 eixos

A solução acima é, para esclarecer, um hack limitado e instável. Ao jogar com o kernel do ggplot, ele emitirá alguns avisos de que trocamos escalas pós-fatos, etc. Ele deve ser manuseado com cuidado e pode gerar algum comportamento indesejável em outro ambiente. Também pode ser necessário mexer nas funções auxiliares para obter o layout conforme desejado. O posicionamento da legenda é um problema (seria colocado entre o painel e o novo eixo; é por isso que eu o soltei). A escala / alinhamento do eixo 2 também é um pouco desafiadora: o código acima funciona muito bem quando as duas escalas contêm o "0", caso contrário, um eixo é deslocado. Definitivamente, com algumas oportunidades para melhorar ...

No caso de querer salvar a foto, é necessário agrupar a chamada no dispositivo para abrir / fechar:

png(...)
PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)
dev.off()

9

O artigo a seguir me ajudou a combinar dois gráficos gerados pelo ggplot2 em uma única linha:

Vários gráficos em uma página (ggplot2) do Cookbook for R

E aqui está a aparência do código neste caso:

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)

O que aconteceu com a função multiplot? Eu recebo um erro que a função não pôde ser encontrada, apesar de eu ter a biblioteca ggplot2 instalada e carregada.
Nneka

1
@Danka A função multiplot é uma função personalizada (na parte inferior da página vinculada).
Dribbel

Você pode adicionar o enredo?
Sibo Jiang

Recentemente, existem muitos pacotes que tem mais opções / características que multiplot stackoverflow.com/a/51220506
Tung

7

Para mim, a parte complicada foi descobrir a função de transformação entre os dois eixos. Eu usei o myCurveFit para isso.

> dput(combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280))
structure(list(run = c(268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 
268L, 268L, 268L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 
263L, 263L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 
269L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 
267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 265L, 
265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 266L, 266L, 
266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 262L, 262L, 262L, 
262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 264L, 264L, 264L, 264L, 
264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 260L, 260L, 260L, 260L, 260L, 
260L, 260L, 260L, 260L, 260L), repetition = c(8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
), module = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "scenario.node[0].nicVLCTail.phyVLC", class = "factor"), 
    configname = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
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    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
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    2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 1.8800438086075e-12, 
    0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 8.8808636558081e-24, 
    3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7223753038869e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9171738578051e-06, 
    8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 2.6045198111088e-28, 
    3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 0.00019591630514278, 
    6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 0.0002140067535655, 
    1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 4.2779443633862e-27, 
    2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 1.9750692814982e-12, 
    0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 
    2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 8.954486301678e-24, 
    3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 4.0627628846548e-20, 
    1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 4.777159157954e-08, 
    9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 1.9542110660398e-06, 
    8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 2.6045198111088e-28, 
    3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 
    6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 0.0010099091367628, 
    1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 3.593647329558e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 2.553168170837e-28, 
    3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 0.00019385229409318, 
    1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 2.919419915209e-05, 
    1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 4.1960751547207e-27, 
    7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 1.9380328071065e-12, 
    0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 5.9354475879597e-10, 
    6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05), ookSnrBer = c(8.8808636558081e-24, 
    3.2219795637026e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 
    8.8808636558081e-24, 3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 
    3.9807779074715e-20, 1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 
    4.7223753038869e-08, 1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 
    1.9171738578051e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 
    0.00019591630514278, 6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 
    0.0002140067535655, 1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2779443633862e-27, 2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.954486301678e-24, 3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 
    4.0627628846548e-20, 1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 
    4.777159157954e-08, 9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 
    1.9542110660398e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010099091367628, 1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 
    3.9715925056443e-27, 2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 
    1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 
    1.8468752030971e-12, 0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 
    8.7096574467175e-24, 4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 
    3.593647329558e-20, 1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 
    1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 
    1.8649940680806e-06, 8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 
    2.553168170837e-28, 3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 
    0.00019385229409318, 1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 
    2.919419915209e-05, 1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 
    4.1960751547207e-27, 7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 
    1.9380328071065e-12, 0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 
    5.9354475879597e-10, 6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L), .Names = c("run", 
"repetition", "module", "configname", "packetByteLength", "numVehicles", 
"dDistance", "time", "distanceToTx", "headerNoError", "receivedPower_dbm", 
"snr", "frameId", "packetOkSinr", "snir", "ookSnirBer", "ookSnrBer"
))

Localizando a Função de Transformação

  1. y1 -> y2 Esta função é usada para transformar os dados do eixo y secundário para "normalizados" de acordo com o primeiro eixo y

insira a descrição da imagem aqui

função de transformação: f(y1) = 0.025*x + 2.75


  1. y2 -> y1 Esta função é usada para transformar os pontos de interrupção do primeiro eixo y nos valores do segundo eixo y. Observe que o eixo está trocado agora.

insira a descrição da imagem aqui

função de transformação: f(y1) = 40*x - 110


Plotagem

Observe como as funções de transformação são usadas na ggplotchamada para transformar os dados "on-the-fly"

ggplot(data=combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280), aes(x=time) ) +
  stat_summary(aes(y=receivedPower_dbm ), fun.y=mean, geom="line", colour="black") +
  stat_summary(aes(y=packetOkSinr*40 - 110 ), fun.y=mean, geom="line", colour="black", position = position_dodge(width=10)) +
  scale_x_continuous() +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-0,-110,-10), "y_first", sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second") ) 

A primeira stat_summarychamada é a que define a base para o primeiro eixo y. A segunda stat_summarychamada é chamada para transformar os dados. Lembre-se de que todos os dados terão como base o primeiro eixo y. Portanto, esses dados precisam ser normalizados para o primeiro eixo y. Para fazer isso, uso a função de transformação nos dados:y=packetOkSinr*40 - 110

Agora, para transformar o segundo eixo I usar a função oposta dentro da scale_y_continuouschamada: sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").

insira a descrição da imagem aqui


2
R pode fazer esse tipo de coisa coef(lm(c(-70, -110) ~ c(1,0)))e coef(lm(c(1,0) ~ c(-70, -110))). Você pode definir uma função auxiliar tais como equationise <- function(range = c(-70, -110), target = c(1,0)){ c = coef(lm(target ~ range)) as.formula(substitute(~ a*. + b, list(a=c[[2]], b=c[[1]]))) }
Baptiste

yeap, eu sei ... apenas pensei que o site seria mais intuitivo
user4786271

4

Definitivamente, poderíamos construir um gráfico com dois eixos Y usando a função R de base plot.

# 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))

1

Você pode usar facet_wrap(~ variable, ncol= )em uma variável para criar uma nova comparação. Não está no mesmo eixo, mas é semelhante.


1

Eu reconheço e concordo com hadley (e outros), que escalas y separadas são "fundamentalmente defeituosas". Dito isto - desejo muitas vezes ggplot2ter o recurso - particularmente quando os dados estão em formato amplo e quero rapidamente visualizar ou verificar os dados (ou seja, apenas para uso pessoal).

Embora a tidyversebiblioteca facilite a conversão de dados em formato longo (para que facet_grid()funcione), o processo ainda não é trivial, como mostrado abaixo:

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")

No momento em que escrevi, o ggplot2 já suportava isso via sec_axis.
Konrad Rudolph

0

A resposta de Hadley fornece uma referência interessante ao relatório de Stephen Few. Os eixos de dupla escala em gráficos são sempre a melhor solução? .

Não sei o que significa o OP com "contagens" e "taxa", mas uma pesquisa rápida me fornece contagens e taxas , por isso recebo alguns dados sobre acidentes no montanhismo norte-americano 1 :

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

E então eu tentei fazer o gráfico como poucos sugeriram na página 7 do relatório mencionado (e seguindo a solicitação do OP para representar graficamente as contagens como um gráfico de barras e as taxas como um gráfico de linhas):

A outra solução menos óbvia, que funciona apenas para séries temporais, é converter todos os conjuntos de valores em uma escala quantitativa comum, exibindo diferenças percentuais entre cada valor e um valor de referência (ou índice). Por exemplo, selecione um momento específico, como o primeiro intervalo que aparece no gráfico, e expresse cada valor subseqüente como a diferença percentual entre ele e o valor inicial. Isso é feito dividindo o valor em cada ponto no tempo pelo valor do ponto inicial no tempo e multiplicando-o por 100 para converter a taxa em uma porcentagem, conforme ilustrado abaixo.

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))
  )

E este é o resultado: insira a descrição da imagem aqui

Mas eu não gosto muito e não sou capaz de facilmente colocar uma lenda nele ...

1 WILLIAMSON, Jed, et al. Acidentes no alpinismo norte-americano em 2005. The Mountaineers Books, 2005.


0

Parece ser uma pergunta simples, mas confunde cerca de duas questões fundamentais. A) Como lidar com dados multi-escalares enquanto apresenta em um gráfico comparativo e, em segundo lugar, B) se isso pode ser feito sem algumas práticas básicas de programação R, como i) fusão de dados, ii) facetas, iii) adição de outra camada para a existente. A solução fornecida abaixo satisfaz as condições acima, pois lida com os dados sem precisar redimensioná-los e, em segundo lugar, as técnicas mencionadas não são utilizadas.

Aqui está o resultado, melhor e melhorado

Para os interessados ​​em saber mais sobre esse método, siga o link abaixo. Como plotar um gráfico de eixos y com barras lado a lado sem redimensionar os dados


0

Achei que essa resposta me ajudou muito, mas achei que havia alguns casos extremos que não pareciam lidar corretamente, em casos negativos, e também o caso em que meus limites tinham distância 0 (o que pode acontecer se estivermos agarrando nossos limites de max / min de dados). O teste parece indicar que isso funciona consistentemente

Eu uso o seguinte código. Aqui presumo que tenhamos [x1, x2] que queremos transformar em [y1, y2]. A maneira como lidei com isso foi transformar [x1, x2] em [0,1] (um transformaton simples o suficiente), depois [0,1] em [y1, y2].

climate <- tibble(
  Month = 1:12,
  Temp = c(-4,-4,0,5,11,15,16,15,11,6,1,-3),
  Precip = c(49,36,47,41,53,65,81,89,90,84,73,55)
)
#Set the limits of each axis manually:

  ylim.prim <- c(0, 180)   # in this example, precipitation
ylim.sec <- c(-4, 18)    # in this example, temperature



  b <- diff(ylim.sec)/diff(ylim.prim)

#If all values are the same this messes up the transformation, so we need to modify it here
if(b==0){
  ylim.sec <- c(ylim.sec[1]-1, ylim.sec[2]+1)
  b <- diff(ylim.sec)/diff(ylim.prim)
}
if (is.na(b)){
  ylim.prim <- c(ylim.prim[1]-1, ylim.prim[2]+1)
  b <- diff(ylim.sec)/diff(ylim.prim)
}


ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = ylim.prim[1]+(Temp-ylim.sec[1])/b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~((.-ylim.prim[1]) *b  + ylim.sec[1]), name = "Temperature"), limits = ylim.prim) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")  

As partes principais aqui são que transformamos o eixo y secundário ~((.-ylim.prim[1]) *b + ylim.sec[1])e depois aplicamos o inverso aos valores reais y = ylim.prim[1]+(Temp-ylim.sec[1])/b). Também devemos garantir isso limits = ylim.prim.

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