¿Cómo apilo verticalmente dos gráficos con la misma escala x, pero una escala y diferente en R?

Saludos,

Actualmente estoy haciendo lo siguiente en R:

require(zoo)
data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE)
cum  = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date))
data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date))
data <- aggregate(data, identity, tail, 1)
cum  <- aggregate(cum, identity, sum, 1)
days = seq(start(data), end(data), "day")
data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days)))

plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55))
lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0))

Recorte de summary.csv:

date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp
2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0
2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777
2007-08-09,18,model.xml,106,16,26,7,4966,1136,47,761
2007-08-10,19,model.xml,106,16,26,7,4968,1150,4,202
2007-09-06,81,model.xml,111,16,26,7,5110,1167,13,258
...

Las dos últimas líneas trazan la información que necesito, y el resultado se parece al siguiente: La línea azul es la entropía en bytes del artefacto que me interesa. Las líneas verdes representan la entropía de los cambios.

Ahora, en este gráfico, funciona bien porque no hay una gran diferencia en las escalas. Pero tengo otros gráficos donde las líneas verdes se vuelven tan pequeñas que uno no puede ver.

La solución que estaba buscando implicaba dos cosas:

1. Para mover las líneas verticales verdes a un segundo gráfico, justo debajo del primero, con su propio eje y, pero compartido x eje.
2. Para proporcionarle una escala logarítmica, ya que estoy más interesado en la "magnitud" que en los valores específicos.

¡Gracias por adelantado!

PD: Si alguien también puede decirme cómo puedo poner "marcas menores" en la escala x en referencia a los meses, agradezco :-) Si estas son demasiadas preguntas para una sola publicación, puedo dividirlas aún más.

¡Puede usar par(new=TRUE)para trazar en el mismo gráfico usando dos ejes y diferentes! Esto también debería resolver tu problema.

A continuación, encontrará un ejemplo simple que traza dos variables normales aleatorias, una en la media 0 y la otra en la media 100 (ambas sd s = 1) en la misma gráfica. El primero en rojo en el eje y izquierdo, el segundo en azul en el eje y derecho. Luego, se agregan etiquetas de eje.

Aqui tienes:

x <- 1:10
y1 <- rnorm(10)
y2 <- rnorm(10)+100

plot(x,y1,pch=0,type="b",col="red",yaxt="n",ylim=c(-8,2))
par(new=TRUE)
plot(x,y2,pch=1,type="b",col="blue",yaxt="n",ylim=c(98,105))

axis(side=2)
axis(side=4)

entonces se ve así (recuerde rojo en el eje izquierdo, azul en el eje derecho):

ACTUALIZACIÓN:
Basado en comentarios, produje una versión actualizada de mi gráfico. Ahora profundizo un poco más en la funcionalidad del gráfico base usando par(mar=c(a,b,c,d))para crear un margen mayor alrededor del gráfico (necesario para la etiqueta del eje derecho), mtextpara mostrar las etiquetas del eje y el uso avanzado de la axisfunción:

x <- 1:100
y1 <- rnorm(100)
y2 <- rnorm(100)+100

par(mar=c(5,5,5,5))

plot(x,y1,pch=0,type="b",col="red",yaxt="n",ylim=c(-8,2),ylab="")
axis(side=2, at=c(-2,0,2))
mtext("red line", side = 2, line=2.5, at=0)

par(new=TRUE)
plot(x,y2,pch=1,type="b",col="blue",yaxt="n",ylim=c(98,108), ylab="")
axis(side=4, at=c(98,100,102), labels=c("98%","100%","102%"))
mtext("blue line", side=4, line=2.5, at=100)

Como ves, es bastante sencillo. Puede definir la posición de sus datos con ylimen la plotfunción, luego usar aten la axisfunción para seleccionar qué marcas de eje desea ver. Además, incluso puede proporcionar las etiquetas para los ticks del eje (bastante útil para el eje x nominal) a través labelsde la axisfunción (hecho aquí en el eje derecho). Para agregar etiquetas de eje, use mtextcon atpara posicionamiento vertical ( linepara posicionamiento horizontal).

Asegúrese de revisar ?plot, ?par, ?axis, y ?mtextpara más información.
Los mejores recursos web son: Quick-R para gráficos: 1 , 2 y 3 .

Creo que puedes obtener lo que quieres usando ggplot2. Usando el siguiente código, puedo producir:

Obviamente, cosas como los colores de línea se pueden cambiar a lo que quieras. En el eje x especifiqué líneas mayores en años y líneas menores en meses.

require(ggplot2)
t = as.Date(0:1000, origin="2008-01-01")  
y1 = rexp(1001)
y2 = cumsum(y1)
df = data.frame(t=t, values=c(y2,y1), type=rep(c("Bytes", "Changes"), each=1001))

g = ggplot(data=df, aes(x=t, y=values)) +
  geom_line() +
  facet_grid(type ~ ., scales="free") +
  scale_y_continuous(trans="log10") +
  scale_x_date(major="years", minor="months") +
  ylab("Log values")
g