ggplot avec 2 axes y de chaque côté et différentes échelles

231

J'ai besoin de tracer un graphique à barres montrant les nombres et un graphique linéaire montrant le taux dans un seul graphique, je peux les faire séparément, mais quand je les mets ensemble, l'échelle de la première couche (c'est-à-dire la geom_bar) est superposée par la seconde couche (c'est-à-dire la geom_line).

Puis-je déplacer l'axe du geom_linevers la droite?

lokheart
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5
Pourriez-vous utiliser une approche comme shwon ici, rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2 ?
Tom Wenseleers
connexes
Axeman
2
faites défiler vers le bas pour voir l' ggplot2implémentation native à l' intérieur scale_y_*, actuellement appelée sec.axis.
PatrickT

Réponses:

106

Parfois, un client veut deux échelles y. Leur donner le discours "imparfait" est souvent inutile. Mais j'aime l'insistance de ggplot2 à faire les choses correctement. Je suis sûr que ggplot éduque en fait l'utilisateur moyen sur les techniques de visualisation appropriées.

Vous pouvez peut-être utiliser le facettage et l'échelle sans comparer les deux séries de données? - par exemple, regardez ici: https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

Andreas
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30
Je suis d'accord avec Andreas - parfois (comme maintenant, pour moi) un client veut deux ensembles de données sur le même complot, et ne veut pas m'entendre parler de Plotting Theory. Je dois soit les convaincre de ne plus vouloir cela (ce n'est pas toujours une bataille que je veux mener), soit leur dire "le package de traçage que j'utilise ne le supporte pas." Je quitte donc ggplot aujourd'hui pour ce projet particulier. = (
Ken Williams
58
Pourquoi un package de traçage doit-il insérer ses propres opinions personnelles dans son fonctionnement? Non, merci.
colin
5
Votre lien a pourri. Pourriez-vous modifier votre réponse et publier un résumé de ce qu'elle disait?
Zach
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Je ne peux pas être d'accord avec ce commentaire (re rant). Il est très (!) Courant de condenser autant que possible les informations, par exemple compte tenu des restrictions strictes imposées par les revues scientifiques, etc., afin de faire passer rapidement le message. Par conséquent, l'ajout d'un deuxième axe y se fait de toute façon, et ggplot devrait, à mon avis, aider à le faire.
Stingery
58
Incroyable à quel point des mots comme "imparfaits" et "dans le bon sens" sont incontestablement jetés comme s'ils n'étaient pas basés sur une théorie qui est elle-même en fait assez opiniâtre et dogmatique, mais qui est acceptée sans réfléchir par beaucoup trop de gens, comme on peut le voir le fait que cette réponse complètement inutile (qui jette un lien) a 72 votes positifs au moment de la rédaction. Par exemple, lors de la comparaison de séries chronologiques, il peut être inestimable d'avoir les deux sur le même graphique, car la corrélation des différences est beaucoup plus facile à repérer. Il suffit de demander aux milliers de professionnels de la finance hautement qualifiés qui le font toute la journée.
Thomas Browne
149

Ce n'est pas possible dans ggplot2 car je pense que les graphiques avec des échelles y séparées (pas des échelles y qui sont des transformations les unes des autres) sont fondamentalement défectueux. Quelques problèmes:

  • Ils ne sont pas inversibles: étant donné un point sur l'espace du tracé, vous ne pouvez pas le mapper de manière unique vers un point de l'espace de données.

  • Ils sont relativement difficiles à lire correctement par rapport à d'autres options. Voir A Study on Dual-Scale Data Charts by Petra Isenberg, Anastasia Bezerianos, Pierre Dragicevic, and Jean-Daniel Fekete for details.

  • Ils sont facilement manipulables pour induire en erreur: il n'y a pas de moyen unique de spécifier les échelles relatives des axes, les laissant ouverts à la manipulation. Deux exemples tirés du blog Junkcharts: un , deux

  • Ils sont arbitraires: pourquoi avoir seulement 2 échelles, pas 3, 4 ou dix?

Vous pourriez également vouloir lire la longue discussion de Stephen Few sur le sujet Les axes à double échelle dans les graphiques sont-ils jamais la meilleure solution? .

hadley
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39
Pourriez-vous élaborer votre opinion? N'étant pas éclairé, je pense que c'est une façon assez compacte de tracer deux variables indépendantes. C'est également une fonctionnalité qui semble être demandée, et elle est largement utilisée.
KarlP
66
@hadley: Surtout, je suis d'accord, mais il existe une véritable utilisation pour plusieurs échelles y - l'utilisation de 2 unités différentes pour les mêmes données, par exemple, les échelles Celsius et Fahrenheit sur les séries chronologiques de température.
Richie Cotton
11
@Hadley À votre avis. Pas dans le mien, ni dans beaucoup d'autres scientifiques. Cela peut certainement être réalisé en plaçant un deuxième tracé (avec un fond entièrement transparent) directement sur le premier, de sorte qu'ils apparaissent comme un seul. Je ne sais tout simplement pas comment m'assurer que les coins du cadre de délimitation sont alignés / enregistrés les uns avec les autres.
Nicholas Hamilton
8
@hadley Par exemple, dans les diagrammes climatiques de Walther-Lieth , deux axes y sont couramment utilisés. Puisqu'il existe une prescription fixe, comment faire, la confusion possible est minime ...
sebschub
32
@hadley Je suis désolé, je ne vois pas ce qui est problématique avec le diagramme climatique donné. En mettant la température et les précipitations dans un diagramme (avec la prescription fixe), on obtient une première estimation rapide s'il s'agit d'un climat humide ou aride. Ou l'inverse: quelle serait une meilleure façon de visualiser la température, les précipitations et leur "relation"? Quoi qu'il en soit, merci beaucoup pour votre travail sur ggplot2!
sebschub
121

À partir de ggplot2 2.2.0, vous pouvez ajouter un axe secondaire comme celui-ci (extrait de l' annonce 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)")
  )

entrez la description de l'image ici

tstenner
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25
L'inconvénient est qu'il ne peut utiliser qu'une certaine formule de transformation des axes actuels, pas une nouvelle variable, par exemple.
discipulus
41

En prenant les réponses ci-dessus et quelques ajustements (et pour tout ce que ça vaut), voici un moyen d'obtenir deux échelles via sec_axis:

Supposons un ensemble de données simple (et purement fictif) dt: pendant cinq jours, il suit le nombre d'interruptions VS la productivité:

        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

(les plages des deux colonnes diffèrent d'environ 5).

Le code suivant dessine les deux séries qu'ils utilisent sur tout l'axe 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"))

Voici le résultat (au-dessus du code + quelques ajustements de couleurs):

deux échelles dans un ggplot2

Le point ( en dehors de l' utilisation sec_axislors de la spécification du y_scale est de multiplier chaque valeur de la 2ème série de données avec 5 lors de la spécification de la série. Afin d'obtenir les libellés dans la définition de sec_axis, il faut alors diviser par 5 (et mise en forme). Donc , une partie cruciale dans le code ci-dessus est vraiment *5dans la geom_line et ~./5dans sec_axis (une formule divisant la valeur actuelle .par 5).

En comparaison (je ne veux pas juger les approches ici), voici à quoi ressemblent deux graphiques superposés:

deux graphiques l'un au-dessus de l'autre

Vous pouvez juger par vous-même lequel transmet le mieux le message («Ne dérangez pas les gens au travail!»). Je suppose que c'est une façon juste de décider.

Le code complet pour les deux images (ce n'est pas vraiment plus que ce qui est ci-dessus, juste complet et prêt à fonctionner) est ici: https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d une explication plus détaillée ici: https: // sebastianrothbucher. github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

Sebastian Rothbucher
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31

Il existe des cas d'utilisation communs sur deux axes, par exemple le climatographe montrant la température et les précipitations mensuelles. Voici une solution simple, généralisée à partir de la solution de Megatron en vous permettant de définir la limite inférieure des variables à autre chose que zéro:

Exemples de données:

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)
  )

Définissez les deux valeurs suivantes sur des valeurs proches des limites des données (vous pouvez jouer avec celles-ci pour ajuster les positions des graphiques; les axes seront toujours corrects):

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

Ce qui suit effectue les calculs nécessaires en fonction de ces limites et crée le tracé lui-même:

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)")  

Climatogramme montrant la température sous forme de ligne et les précipitations sous forme de graphique à barres

Si vous voulez vous assurer que la ligne rouge correspond à l'axe y droit, vous pouvez ajouter une themephrase au code:

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)")

qui colore l'axe de droite:

Climatogramme avec axe rouge à droite

Dag Hjermann
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Cela rompt avec certaines valeurs de ylim.primet ylim.sec.
Eric Krantz
5
C'est bien. Bel exemple de cas où les graphiques à deux axes ne sont pas "défectueux". Cela fait partie de la mentalité générale de penser qu'ils en savent plus sur votre travail que vous.
Leo Barlach
Lorsque je choisis des limites d'axe spécifiques (dans mon cas, ylim.prim <- c (90, 130) et ylim.sec <- c (15, 30)), il ne l'applique pas mais choisit des limites arbitraires, gâchant toutes les échelles . Je ne suis pas sûr de ce qui me manque car j'ai copié le code ci-dessus et juste changé les noms des variables et les limites des axes
Anke
@anke: le texte est quelque peu bâclé lorsqu'il fait référence à ylim.prim et ylim.sec. Ils ne se réfèrent pas aux limites de l'axe, mais plutôt aux limites de vos données. Lorsque vous définissez ylim.prim <- c (90, 130) et ylim.sec <- c (15, 30) comme vous le mentionnez, le graphique de la température finit bien au-dessus du graphique à barres (lorsque l'axe de température commence à -75) , mais les axes de chaque graphique sont toujours corrects.
Dag Hjermann
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Vous pouvez créer un facteur d'échelle qui est appliqué au deuxième géom et à l'axe Y droit. Ceci est dérivé de la solution 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")
  )

entrez la description de l'image ici

Remarque: en utilisant la ggplot2 v3.0.0

Megatron
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L'ossature technique de la solution de ce défi a été fournie par Kohske il y a environ 3 ans [ KOHSKE ]. Le sujet et les détails techniques autour de sa solution ont été discutés sur plusieurs instances ici sur Stackoverflow [ID: 18989001, 29235405, 21026598]. Je ne fournirai donc qu'une variation spécifique et quelques explications, en utilisant les solutions ci-dessus.

Supposons que nous ayons certaines données y1 dans le groupe G1 auxquelles certaines données y2 dans le groupe G2 sont liées d'une manière ou d'une autre, par exemple la plage / échelle transformée ou avec du bruit ajouté. Donc, on veut tracer les données ensemble sur un seul tracé avec l'échelle de y1 à gauche et y2 à droite.

  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 nous traçons maintenant nos données avec quelque chose comme

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())

il ne s'aligne pas bien car la petite échelle y1 est évidement réduite par la plus grande échelle y2 .

L'astuce ici pour relever le défi est de tracer techniquement les deux ensembles de données par rapport à la première échelle y1 mais de rapporter le second par rapport à un axe secondaire avec des étiquettes montrant l'échelle d'origine y2 .

Nous construisons donc une première fonction d'aide CalcFudgeAxis qui calcule et collecte les caractéristiques du nouvel axe à afficher. La fonction peut être modifiée au gré des ayones (celle-ci mappe simplement y2 sur la plage 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)
  ))
}

ce qui en donne:

> 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

Maintenant, j'ai encapsulé la solution de Kohske dans la deuxième fonction d'assistance PlotWithFudgeAxis (dans laquelle nous jetons l'objet ggplot et l'objet assistant du nouvel axe):

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)
}

Maintenant, tout peut être rassemblé: le code ci - dessous montre comment la solution proposée pourrait être utilisée dans un environnement quotidien . L'appel de tracé ne trace plus désormais les données d'origine y2, mais une version clonée yf (contenue dans l'objet d'assistance précalculé FudgeAxis ), qui s'exécute à l'échelle de y1 . L'objet ggplot d'origine est ensuite manipulé avec la fonction d'assistance de Kohske PlotWithFudgeAxis pour ajouter un deuxième axe préservant les échelles de y2 . Il trace également le tracé manipulé.

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)

Cela trace maintenant comme souhaité avec deux axes, y1 à gauche et y2 à droite

2 axes

La solution ci-dessus est, pour faire simple, un hack tremblant limité. Comme il joue avec le noyau ggplot, il lancera des avertissements que nous échangeons des échelles post-factuelles, etc. Il doit être manipulé avec soin et peut produire un comportement indésirable dans un autre cadre. De plus, il peut être nécessaire de jouer avec les fonctions d'assistance pour obtenir la mise en page souhaitée. Le placement de la légende est un tel problème (il serait placé entre le panneau et le nouvel axe; c'est pourquoi je l'ai déposé). La mise à l'échelle / l'alignement des 2 axes est également un peu difficile: le code ci-dessus fonctionne bien lorsque les deux échelles contiennent le "0", sinon un axe est décalé. Donc définitivement avec quelques opportunités d'amélioration ...

Dans le cas où vous souhaitez enregistrer la photo, vous devez envelopper l'appel dans l'appareil ouvert / fermé:

png(...)
PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)
dev.off()
CK
la source
9

L'article suivant m'a aidé à combiner deux tracés générés par ggplot2 sur une seule ligne:

Plusieurs graphiques sur une page (ggplot2) par Cookbook for R

Et voici à quoi le code peut ressembler dans ce cas:

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
la source
Qu'est-il arrivé à la fonction multiplot? Je reçois une erreur indiquant que la fonction est introuvable, malgré le fait que la bibliothèque ggplot2 soit installée et chargée.
Nneka
1
@Danka La fonction multiplot est une fonction personnalisée (en bas de la page liée).
Dribbel
Pouvez-vous ajouter l'intrigue?
Sibo Jiang
Récemment, il existe de nombreux packages qui ont plus d'options / fonctionnalités que multiplot stackoverflow.com/a/51220506
Tung
7

Pour moi, la partie délicate consistait à déterminer la fonction de transformation entre les deux axes. J'ai utilisé myCurveFit pour cela.

> 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, 
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    57.43627424514, 61.382796189332, 31.747253311549, 24.093100244121, 
    6.2658701281075, 10.661949889074, 18.495227442305, 18.417839037171, 
    8.1845086722809), ookSnirBer = 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), 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"
))

Trouver la fonction de transformation

  1. y1 -> y2 Cette fonction permet de transformer les données de l'axe y secondaire à "normaliser" en fonction du premier axe y

entrez la description de l'image ici

fonction de transformation: f(y1) = 0.025*x + 2.75


  1. y2 -> y1 Cette fonction est utilisée pour transformer les points de rupture du premier axe y en valeurs du deuxième axe y. Notez que les axes sont désormais échangés.

entrez la description de l'image ici

fonction de transformation: f(y1) = 40*x - 110


Traçage

Notez comment les fonctions de transformation sont utilisées dans l' ggplotappel pour transformer les données "à la volée"

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") ) 

Le premier stat_summaryappel est celui qui définit la base du premier axe y. Le deuxième stat_summaryappel est appelé pour transformer les données. N'oubliez pas que toutes les données prendront comme base le premier axe y. De sorte que les données doivent être normalisées pour le premier axe y. Pour ce faire, j'utilise la fonction de transformation sur les données:y=packetOkSinr*40 - 110

Maintenant , pour transformer le deuxième axe utiliser la fonction opposé au sein de l' scale_y_continuousappel: sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").

entrez la description de l'image ici

user4786271
la source
2
R peut faire ce genre de chose, coef(lm(c(-70, -110) ~ c(1,0)))et coef(lm(c(1,0) ~ c(-70, -110))). Vous pouvez définir une fonction d'aide telle que 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
oui, je sais ... je pensais juste que le site serait plus intuitif
user4786271
4

Nous pourrions certainement construire un terrain avec double Y axises à l' aide de 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))
Démo
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1

Vous pouvez utiliser facet_wrap(~ variable, ncol= )sur une variable pour créer une nouvelle comparaison. Ce n'est pas sur le même axe, mais c'est similaire.

jchaykow
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1

Je reconnais et suis d'accord avec hadley (et d'autres), que les échelles Y séparées sont "fondamentalement défectueuses". Cela dit - je souhaite souvent ggplot2avoir la fonctionnalité - en particulier, lorsque les données sont en grand format et que je veux rapidement visualiser ou vérifier les données (c'est-à-dire pour un usage personnel uniquement).

Bien que la tidyversebibliothèque facilite la conversion des données au format long (ce qui facet_grid()fonctionnera), le processus n'est toujours pas trivial, comme indiqué ci-dessous:

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")
va
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Au moment de l'écriture, ggplot2 le supportait déjà via sec_axis.
Konrad Rudolph
0

La réponse de Hadley fait une référence intéressante au rapport de Stephen Few sur les axes à double échelle dans les graphiques. Sont-ils jamais la meilleure solution? .

Je ne sais pas ce que les moyens OP avec « compte » et « taux » , mais une recherche rapide me donne chiffres et les taux , si je reçois des données sur les accidents dans Mountaineering Amérique du Nord 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

Et puis j'ai essayé de faire le graphique comme peu l'ont suggéré à la page 7 du rapport susmentionné (et suite à la demande d'OP de représenter graphiquement les décomptes sous forme de graphique à barres et les taux sous forme de graphique linéaire):

L'autre solution moins évidente, qui ne fonctionne que pour les séries chronologiques, consiste à convertir tous les ensembles de valeurs en une échelle quantitative commune en affichant les différences en pourcentage entre chaque valeur et une valeur de référence (ou indice). Par exemple, sélectionnez un point particulier dans le temps, tel que le premier intervalle qui apparaît dans le graphique, et exprimez chaque valeur suivante comme la différence en pourcentage entre elle et la valeur initiale. Pour ce faire, divisez la valeur à chaque instant par la valeur de l'instant initial, puis multipliez-la par 100 pour convertir le taux en pourcentage, comme illustré ci-dessous.

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))
  )

Et voici le résultat: entrez la description de l'image ici

Mais je ne l'aime pas beaucoup et je ne peux pas facilement mettre une légende dessus ...

1 WILLIAMSON, Jed et al. Accidents in North American Mountaineering 2005. The Mountaineers Books, 2005.

Alessandro Jacopson
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0

Il semble que ce soit une question simple, mais elle s'articule autour de 2 questions fondamentales. A) Comment gérer une donnée multi-scalaire tout en présentant dans un tableau comparatif, et deuxièmement, B) si cela peut être fait sans quelques pratiques de règle empirique de la programmation R telles que i) fusion des données, ii) facettage, iii) ajout une autre couche à une couche existante. La solution donnée ci-dessous remplit à la fois les conditions ci-dessus car elle traite des données sans avoir à les redimensionner et deuxièmement, les techniques mentionnées ne sont pas utilisées.

Voici le résultat, mieux et amélioré

Pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur cette méthode, veuillez suivre le lien ci-dessous. Comment tracer un graphique de l'axe des 2 y avec des barres côte à côte sans redimensionner les données

dhaka ambré
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0

J'ai trouvé cette réponse m'a le plus aidé, mais j'ai trouvé qu'il y avait des cas marginaux qu'elle ne semblait pas gérer correctement, en particulier des cas négatifs, et aussi le cas où mes limites avaient une distance de 0 (ce qui peut arriver si nous saisissons nos limites de max / min de données). Les tests semblent indiquer que cela fonctionne de manière cohérente

J'utilise le code suivant. Ici, je suppose que nous avons [x1, x2] que nous voulons transformer en [y1, y2]. La façon dont j'ai géré cela était de transformer [x1, x2] en [0,1] (une transformation assez simple), puis [0,1] en [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)")  

Les éléments clés ici sont que nous transformons l'axe secondaire y avec ~((.-ylim.prim[1]) *b + ylim.sec[1])puis appliquons l'inverse aux valeurs réelles y = ylim.prim[1]+(Temp-ylim.sec[1])/b). Nous devons également nous en assurer limits = ylim.prim.

Kieran Martin
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