ggplot con 2 ejes y en cada lado y diferentes escalas

231

Necesito trazar un gráfico de barras que muestre los recuentos y un gráfico de líneas que muestre la tasa, todo en un gráfico, puedo hacer ambos por separado, pero cuando los combino, la escala de la primera capa (es decir, la geom_bar) se superpone con la segunda capa (es decir, la geom_line).

¿Puedo mover el eje de geom_linea la derecha?

r ggplot2 r-faq

— lokheart
fuente

55

¿Podría usar un enfoque como shwon aquí, rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2 ?

— Tom Wenseleers

relacionado

— Axeman

2

desplácese hacia abajo para ver la ggplot2implementación nativa dentro scale_y_*, actualmente llamada sec.axis.

— PatrickT

106

A veces un cliente quiere dos escalas y. Darles el discurso "imperfecto" a menudo no tiene sentido. Pero me gusta la insistencia de ggplot2 en hacer las cosas de la manera correcta. Estoy seguro de que ggplot está educando al usuario promedio sobre las técnicas de visualización adecuadas.

¿Quizás pueda usar facetas y escalas gratis para comparar las dos series de datos? - por ejemplo, mira aquí: https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

— Andreas
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30

Estoy de acuerdo con Andreas: a veces (como ahora, para mí) un cliente quiere dos conjuntos de datos en la misma trama, y no quiere escucharme hablar sobre la teoría de la trama. Tengo que convencerlos de que ya no quieran eso (no siempre es una batalla que quiero librar), o decirles "el paquete de trama que estoy usando no lo respalda". Así que hoy me voy de ggplot para este proyecto en particular. = (

— Ken Williams

58

¿Por qué un paquete de trazado necesita insertar sus propias opiniones personales sobre cómo funciona? No gracias.

— Colin

55

Tu enlace se pudrió. ¿Podría editar su respuesta y publicar un resumen de lo que solía decir?

— Zach

24

No puedo estar de acuerdo con este comentario (referido). Es muy común (!) Condensar la información tanto como sea posible, por ejemplo, dadas las estrictas restricciones impuestas por las revistas científicas, etc., para transmitir el mensaje rápidamente. Por lo tanto, agregar un segundo eje y se está haciendo de todos modos, y ggplot debería, en mi opinión, ayudar a hacerlo.

— Stingery

58

Es sorprendente cómo se lanzan sin dudar palabras como "defectuoso" y "correcto" como si no estuvieran basadas en una teoría que en sí misma es bastante obstinada y dogmática, pero que muchas personas aceptan sin pensar, como puede verse por El hecho de que esta respuesta completamente inútil (que arroja un hueso de enlace) tiene 72 votos al momento de escribir. Al comparar series de tiempo, por ejemplo, puede ser invaluable tener ambas en el mismo gráfico, porque la correlación de diferencias es mucho más fácil de detectar. Simplemente pregunte a los miles de profesionales de finanzas altamente educados que hacen esto todo el día todos los días.

— Thomas Browne

149

No es posible en ggplot2 porque creo que las gráficas con escalas y separadas (no escalas y que son transformaciones entre sí) son fundamentalmente defectuosas. Algunos problemas:

No son invertibles: dado un punto en el espacio de la trama, no puede asignarlo de forma única a un punto en el espacio de datos.
Son relativamente difíciles de leer correctamente en comparación con otras opciones. Para más detalles, consulte un estudio sobre gráficos de datos a doble escala de Petra Isenberg, Anastasia Bezerianos, Pierre Dragicevic y Jean-Daniel Fekete.
Se manipulan fácilmente para inducir a error: no hay una forma única de especificar las escalas relativas de los ejes, dejándolos abiertos a la manipulación. Dos ejemplos del blog Junkcharts: uno , dos
Son arbitrarios: ¿por qué tener solo 2 escalas, no 3, 4 o diez?

También es posible que desee leer la larga discusión de Stephen Few sobre el tema Ejes de doble escala en los gráficos ¿Son siempre la mejor solución? .

— Hadley
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39

¿Te importaría elaborar tu opinión? No siendo iluminado, creo que es una forma bastante compacta de trazar dos variables independientes. También es una característica que parece ser solicitada, y se está utilizando ampliamente.

— KarlP

66

@hadley: Principalmente estoy de acuerdo, pero hay un uso genuino para múltiples escalas y: el uso de 2 unidades diferentes para los mismos datos, por ejemplo, escalas Celsius y Fahrenheit en series temporales de temperatura.

— Richie Cotton

11

@Hadley En tu opinión. No en el mío, ni en muchos otros científicos. Seguramente esto se puede lograr colocando un segundo gráfico (con un fondo totalmente transparente) directamente sobre el primero, para que aparezcan como uno. Simplemente no sé cómo asegurarme de que las esquinas del boxex delimitador estén alineadas / registradas entre sí.

— Nicholas Hamilton

8

@hadley Por ejemplo, en Walther-Lieth Climate Diagrams , se usan comúnmente dos ejes y. Como hay una receta fija, ¿cómo hacerlo? La posible confusión es mínima ...

— sebschub

32

@hadley Lo siento, no veo qué es problemático con el diagrama climático dado. Al poner la temperatura y la precipitación en un diagrama (con la receta fija), se obtiene una primera aproximación rápida de si es clima húmedo o árido. O al revés: ¿cuál sería una mejor manera de visualizar la temperatura, la precipitación y su "relación"? De todos modos, ¡muchas gracias por tu trabajo en ggplot2!

— sebschub

121

Comenzando con ggplot2 2.2.0, puede agregar un eje secundario como este (tomado del anuncio de 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)")
  )

— tstenner
fuente

25

La desventaja es que solo puede usar alguna transformación de fórmula de ejes actuales, no una nueva variable, por ejemplo.

— discipulus

41

Tomando las respuestas anteriores y algunos ajustes (y para lo que sea que valga), esta es una forma de lograr dos escalas a través de sec_axis:

Supongamos un conjunto de datos simple (y puramente ficticio) dt: durante cinco días, rastrea el número de interrupciones VS productividad:

        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

(los rangos de ambas columnas difieren en aproximadamente el factor 5).

El siguiente código dibujará ambas series que usan en todo el eje 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"))

Aquí está el resultado (código anterior + algunos ajustes de color):

El punto (aparte de usar sec_axiscuando se especifica la escala y_ es multiplicar cada valor de la segunda serie de datos con 5 cuando se especifica la serie. Para obtener las etiquetas correctas en la definición de eje_segundo, entonces necesita dividirse por 5 (y formatear). Entonces Una parte crucial en el código anterior está realmente *5en geom_line y ~./5en sec_axis (una fórmula que divide el valor actual .por 5).

En comparación (no quiero juzgar los enfoques aquí), así es como se ven dos gráficos uno encima del otro:

Puedes juzgar por ti mismo cuál transporta mejor el mensaje ("¡No interrumpas a las personas en el trabajo!"). Supongo que es una forma justa de decidir.

El código completo para ambas imágenes (no es realmente más de lo que está arriba, solo completo y listo para ejecutarse) está aquí: https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d una explicación más detallada aquí: https: // sebastianrothbucher. github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

— Sebastian Rothbucher
fuente

31

Hay casos de uso comunes de duelos y ejes, por ejemplo, el climatógrafo que muestra la temperatura mensual y la precipitación. Aquí hay una solución simple, generalizada de la solución de Megatron al permitirle establecer el límite inferior de las variables en algo más que cero:

Datos de ejemplo:

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)
  )

Establezca los siguientes dos valores en valores cercanos a los límites de los datos (puede jugar con estos para ajustar las posiciones de los gráficos; los ejes seguirán siendo correctos):

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

A continuación se realizan los cálculos necesarios en función de estos límites, y se realiza la trama en sí:

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)")

Si desea asegurarse de que la línea roja corresponde al eje y derecho, puede agregar una themeoración al 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 colorea el eje de la derecha:

— Dag Hjermann
fuente

Esto se rompe en algunos valores de ylim.primy ylim.sec.

— Eric Krantz

55

Esto es genial. Buen ejemplo de cuando los gráficos de dos ejes no son "defectuosos". Parte de la mentalidad general de pensar que saben más sobre tu trabajo que tú.

— Leo Barlach

Cuando elijo límites de eje específicos (en mi caso ylim.prim <- c (90, 130) y ylim.sec <- c (15, 30)) no lo aplica, sino que elige límites arbitrarios, desordenando todas las escalas . No estoy seguro de lo que me falta, ya que copié el código anterior y acabo de cambiar los nombres de las variables y los límites del eje

— Anke

@anke: el texto es algo descuidado cuando se refiere a ylim.prim y ylim.sec. No se refieren a los límites del eje, sino a los límites de sus datos. Cuando establece ylim.prim <- c (90, 130) y ylim.sec <- c (15, 30) como usted menciona, el gráfico de temperatura termina muy por encima del gráfico de barras (ya que el eje de temperatura comienza en -75) , pero los ejes para cada gráfico siguen siendo correctos.

— Dag Hjermann

16

Puede crear un factor de escala que se aplica a la segunda geoma y al eje y derecho. Esto se deriva de la solución de Sebastián.

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")
  )

Nota: usando ggplot2 v3.0.0

— Megatron
fuente

14

La columna vertebral técnica para la solución de este desafío fue provista por Kohske hace unos 3 años [ KOHSKE ]. El tema y los tecnicismos en torno a su solución se han discutido en varios casos aquí en Stackoverflow [ID: 18989001, 29235405, 21026598]. Por lo tanto, solo proporcionaré una variación específica y un tutorial explicativo, utilizando las soluciones anteriores.

Supongamos que tenemos algunos datos y1 en el grupo G1 con los cuales algunos datos y2 en el grupo G2 están relacionados de alguna manera, por ejemplo, rango / escala transformados o con algo de ruido agregado. Entonces, uno quiere trazar los datos juntos en un diagrama con la escala de y1 a la izquierda y y2 a la derecha.

  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

Si ahora trazamos nuestros datos junto con 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())

no se alinea bien ya que la escala más pequeña y1 obviamente se colapsa por la escala más grande y2 .

El truco aquí para enfrentar el desafío es trazar técnicamente ambos conjuntos de datos contra la primera escala y1, pero informar el segundo contra un eje secundario con etiquetas que muestren la escala original y2 .

Por lo tanto, creamos una primera función auxiliar CalcFudgeAxis que calcula y recopila características del nuevo eje que se mostrará. La función se puede modificar a gusto de ayones (este solo asigna y2 en el rango 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)
  ))
}

lo que produce algo:

> 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

Ahora envolví la solución de Kohske en la segunda función auxiliar PlotWithFudgeAxis (en la que arrojamos el objeto ggplot y el objeto auxiliar del nuevo eje):

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)
}

Ahora todo se puede juntar: a continuación se muestra el código, cómo se podría usar la solución propuesta en un entorno cotidiano . La llamada de trazado ahora ya no representa los datos originales y2 sino una versión clonada yf (contenida dentro del objeto auxiliar precalculado FudgeAxis ), que se ejecuta en la escala de y1 . El objeto ggplot original se manipula con la función de ayuda de Kohske PlotWithFudgeAxis para agregar un segundo eje preservando las escalas de y2 . Traza también la trama manipulada.

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)

Esto ahora traza como se desee con dos ejes, y1 a la izquierda e y2 a la derecha

La solución anterior es, para aclararlo, un truco inestable limitado. A medida que juega con el núcleo ggplot, arrojará algunas advertencias de que intercambiamos escalas posteriores a los hechos, etc. Debe manejarse con cuidado y puede producir un comportamiento no deseado en otro entorno. Además, es posible que tenga que jugar con las funciones de ayuda para obtener el diseño que desee. La ubicación de la leyenda es un problema (se colocaría entre el panel y el nuevo eje; es por eso que lo descarté). La escala / alineación del eje 2 también es un poco desafiante: el código anterior funciona bien cuando ambas escalas contienen el "0", de lo contrario, un eje se desplaza. Definitivamente con algunas oportunidades para mejorar ...

En caso de que desee guardar la imagen, uno tiene que ajustar la llamada en abrir / cerrar dispositivo:

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

— CK
fuente

9

El siguiente artículo me ayudó a combinar dos gráficos generados por ggplot2 en una sola fila:

Múltiples gráficos en una página (ggplot2) por Cookbook para R

Y así es como se verá el código en este 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)

— Stas Prihod'co
fuente

¿Qué pasó con la función multiplot? Recibo un error de que no se pudo encontrar la función, a pesar del hecho de que tengo la biblioteca ggplot2 instalada y cargada.

— Nneka

1

@Danka La función multiplot es una función personalizada (en la parte inferior de la página vinculada).

— Dribbel

¿Puedes agregar la trama?

— Sibo Jiang

Recientemente, hay muchos paquetes que tienen más opciones / características que multiplot stackoverflow.com/a/51220506

— Tung

7

Para mí, la parte difícil fue descubrir la función de transformación entre los dos ejes. Solía myCurveFit para eso.

> 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"
))

Encontrar la función de transformación

y1 -> y2 Esta función se utiliza para transformar los datos del eje y secundario que se "normalizará" de acuerdo con el primer eje y

función de transformación: f(y1) = 0.025*x + 2.75

y2 -> y1 Esta función se utiliza para transformar los puntos de ruptura del primer eje y en los valores del segundo eje y. Tenga en cuenta que los ejes se intercambian ahora.

función de transformación: f(y1) = 40*x - 110

Graficado

Observe cómo se usan las funciones de transformación en la ggplotllamada para transformar los datos "sobre la marcha"

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") )

La primera stat_summaryllamada es la que establece la base para el primer eje y. La segunda stat_summaryllamada se llama para transformar los datos. Recuerde que todos los datos tomarán como base el primer eje y. De modo que los datos deben normalizarse para el primer eje y. Para hacer eso, uso la función de transformación en los datos:y=packetOkSinr*40 - 110

Ahora, para transformar el segundo eje utilizo la función opuesta dentro de la scale_y_continuousllamada: sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").

— usuario4786271
fuente

2

R puede hacer este tipo de cosas, coef(lm(c(-70, -110) ~ c(1,0)))y coef(lm(c(1,0) ~ c(-70, -110))). Podría definir una función auxiliar 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

sí, lo sé ... solo pensé que el sitio sería más intuitivo

— user4786271

4

Definitivamente podríamos construir una parcela con doble Y. axises utilizando la base R funtion 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))

— Manifestación
fuente

1

Puede usar facet_wrap(~ variable, ncol= )una variable para crear una nueva comparación. No está en el mismo eje, pero es similar.

— jchaykow
fuente

1

Reconozco y estoy de acuerdo con Hadley (y otros), que las escalas y separadas son "fundamentalmente defectuosas". Dicho esto, a menudo desearía ggplot2tener la función, particularmente cuando los datos están en formato ancho y rápidamente quiero visualizar o verificar los datos (es decir, solo para uso personal).

Si bien la tidyversebiblioteca hace que sea bastante fácil convertir los datos a formato largo (de modo que facet_grid()funcione), el proceso aún no es trivial, como se ve a continuación:

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")

— bonna
fuente

Al momento de escribir, ggplot2 ya soportaba esto a través de sec_axis.

— Konrad Rudolph el

0

La respuesta de Hadley da una referencia interesante al informe de Stephen Few Ejes de doble escala en gráficos ¿Son siempre la mejor solución? .

No sé qué significa el OP con "recuentos" y "tasa", pero una búsqueda rápida me da recuentos y tasas , por lo que obtengo algunos datos sobre accidentes en el alpinismo norteamericano 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

Y luego traté de hacer el gráfico como Pocos sugirió en la página 7 del informe mencionado anteriormente (y siguiendo la solicitud de OP para graficar los recuentos como un gráfico de barras y las tasas como un gráfico de líneas):

La otra solución menos obvia, que funciona solo para series de tiempo, es convertir todos los conjuntos de valores a una escala cuantitativa común mostrando diferencias porcentuales entre cada valor y un valor de referencia (o índice). Por ejemplo, seleccione un punto en el tiempo particular, como el primer intervalo que aparece en el gráfico, y exprese cada valor posterior como la diferencia porcentual entre este y el valor inicial. Esto se hace dividiendo el valor en cada punto en el tiempo por el valor para el punto inicial en el tiempo y luego multiplicándolo por 100 para convertir la tasa en un porcentaje, como se ilustra a continuación.

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))
  )

Y este es el resultado:

Pero no me gusta mucho y no puedo ponerle una leyenda fácilmente ...

1 _{WILLIAMSON, Jed, y col. Accidentes en el alpinismo norteamericano 2005. The Mountaineers Books, 2005.}

— Alessandro Jacopson
fuente

0

Aparentemente parece ser una pregunta simple, pero se aturde alrededor de 2 preguntas fundamentales. A) Cómo lidiar con datos multiescalares mientras se presenta en un cuadro comparativo, y en segundo lugar, B) si esto se puede hacer sin algunas prácticas de regla de pulgar de la programación R como i) fusión de datos, ii) facetado, iii) agregar otra capa a la existente. La solución que se proporciona a continuación satisface las dos condiciones anteriores, ya que trata los datos sin tener que reescalarlos y, en segundo lugar, no se utilizan las técnicas mencionadas.

Aquí está el resultado,

Para aquellos interesados en saber más sobre este método, siga el siguiente enlace. Cómo trazar un gráfico de eje 2 y con barras una al lado de la otra sin volver a escalar los datos

— dhaka ambrish
fuente

0

Encontré que esta respuesta me ayudó más, pero descubrí que había algunos casos extremos que no parecían manejarse correctamente, en particular los casos negativos, y también el caso donde mis límites tenían 0 distancia (lo que puede suceder si estamos agarrando nuestros límites de max / min de datos). Las pruebas parecen indicar que esto funciona consistentemente

Yo uso el siguiente código. Aquí supongo que tenemos [x1, x2] que queremos transformar a [y1, y2]. La forma en que manejé esto fue transformar [x1, x2] a [0,1] (una transformación lo suficientemente simple), luego [0,1] a [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)")

Las partes clave aquí son que transformamos el eje y secundario con ~((.-ylim.prim[1]) *b + ylim.sec[1])y luego aplicamos el inverso a los valores reales y = ylim.prim[1]+(Temp-ylim.sec[1])/b). También debemos asegurarnos de eso limits = ylim.prim.

— Kieran Martin
fuente