R语言中ggplot2绘制双坐标轴图

R包ggplot2绘图精美,可以做出很复杂的图形,深受用户喜爱。它的作者hadley并不推荐使用ggplot2绘制双坐标轴图,认为这样会增加读图的难度,但是目前需要双坐标轴图应用的场景还是很多,如下图形直方图和曲线分别有不同的坐标轴,表示不同的意思,图片展示内容比较丰富

今天我们通过我们的汽车销售数据(公众号回复:汽车销售,可以获得数据)来演示一下ggplot2绘制双坐标轴图,主要是通过sec.axis函数进行转换,进行第二个坐标轴的转换。我们先来导入数据

library(foreign) library(ggplot2) library(plyr) bc <- read.spss("E:/r/test/tree_car.sav", use.value.labels=F, to.data.frame=T)

我们来看下数据,car就是汽车售价,age是年龄,gender是性别,inccat是收入,这里分成4个等级,ed是教育程度。
我们用这个数据生成两个子数据,展示不同教育程度人群购车的区别,继续使用原来的summarySE函数生成数据,想了解这个函数的看《R语言绘制带误差和可信区间的折线图》这篇文章,主要是利用这个函数生成不同类型的数据分析指标,函数的代码如下:

summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE, conf.interval=.95, .drop=TRUE) { library(plyr) # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them length2 <- function (x, na.rm=FALSE) { if (na.rm) sum(!is.na(x)) else length(x) } # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with # N, mean, and sd datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop, .fun = function(xx, col) { c(N = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm), mean = mean (xx[[col]], na.rm=na.rm), sd = sd (xx[[col]], na.rm=na.rm) ) }, measurevar ) # Rename the "mean" column datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar)) datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N) # Calculate standard error of the mean # Confidence interval multiplier for standard error # Calculate t-statistic for confidence interval: # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1 ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1) datac$ci <- datac$se * ciMult return(datac) }

这个函数并不是今天的主要内容,主要是看我们生成的数据

carss<- summarySE(bc, measurevar="car", groupvars=c("gender","ed")) carss1<- summarySE(bc, measurevar="car", groupvars=c("inccat","ed"))

我们来看看生成的两个数据

Carss

carss1

carss1和carss都有ed这个数据,carss1的数据比carss多,carss1有inccat这个指标carss没有
我们先画一个carss数据的教育和汽车售价的直方图

ggplot() + geom_col( data = carss,aes(x = ed,y = car),fill="#6794a7")

上图展示了不同教育程度买车的情况,假设我们想把carss1这个数据的inccat和ci这个指标映射进上图中(不管临床意义,只是展示数据映射),我们可以看到ci这个指标很小0-5这样,而汽车这个指标的范围是0-80,不能通过同一坐标轴展示,所以只能通过分轴展示。主要是通过rescale函数先把ci这个指标在在0-80区间进行标准化转换,然后在投射于右坐标轴。
先把inccat转换成因子

carss1$inccat<-as.factor(carss1$inccat)

绘图

ggplot() + geom_col( data = carss,aes(x = ed,y = car),fill="#6794a7")+ geom_line(data = carss1,aes(x = ed,y = rescale(ci,c(0,80)),colour=inccat,group=inccat),size=1.5) + geom_point(data = carss1,aes(x = ed,y = rescale(ci,c(0,80))),shape=21,fill="white",size=4)+ scale_y_continuous(breaks=pretty_breaks(4), sec.axis = sec_axis( ~rescale(.,c(0,5)),name = "ci",labels=sprintf('%.5f',(0:5))))

图形左轴表示直方图中购车情况,右轴表示不同收入人群的ci情况,把图形进一步美化一下

ggplot() + geom_col( data = carss,aes(x = ed,y = car),fill="#6794a7")+ geom_line(data = carss1,aes(x = ed,y = rescale(ci,c(0,80)),colour=inccat,group=inccat),size=1.5) + geom_point(data = carss1,aes(x = ed,y = rescale(ci,c(0,80))),shape=21,fill="white",size=4)+ scale_y_continuous(breaks=pretty_breaks(4), sec.axis = sec_axis( ~rescale(.,c(0,5)),name = "ci",labels=sprintf('%.5f',(0:5))))+ labs(title="This is a Title!",subtitle="This is a Subtitle",caption="This is a Caption")+ theme_minimal(base_size=16) %+replace% theme( plot.caption = element_text(hjust=0), plot.margin = unit(c(1,0.5,1,0.5), "lines") )

参考文献

ggplot2:数据分析与图形艺术

ggplot2双坐标轴的解决方案 杜雨 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31872309

到此这篇关于R语言中ggplot2绘制双坐标轴图的文章就介绍到这了,更多相关R语言 ggplot2双坐标轴图内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)!

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