ggplot với 2 trục y ở mỗi bên và quy mô khác nhau

Tôi cần vẽ biểu đồ thanh hiển thị số đếm và biểu đồ đường hiển thị tỷ lệ tất cả trong một biểu đồ, tôi có thể thực hiện cả hai biểu đồ một cách riêng biệt, nhưng khi tôi đặt chúng lại với nhau, tôi chia tỷ lệ của lớp đầu tiên (nghĩa là geom_bar) bị chồng chéo bởi lớp thứ hai lớp (tức là geom_line).

Tôi có thể di chuyển trục của geom_linebên phải không?

Đôi khi một khách hàng muốn hai thang đo y. Cung cấp cho họ bài phát biểu "thiếu sót" thường là vô nghĩa. Nhưng tôi thích ggplot2 khăng khăng làm mọi thứ đúng cách. Tôi chắc chắn rằng ggplot trên thực tế đang giáo dục người dùng trung bình về các kỹ thuật hình dung phù hợp.

Có lẽ bạn có thể sử dụng faceting và scale free để so sánh hai chuỗi dữ liệu? - ví dụ: xem tại đây: https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

Không thể có trong ggplot2 vì tôi tin rằng các ô có thang đo y riêng biệt (không phải thang đo y là các phép biến đổi của nhau) về cơ bản là thiếu sót. Một số vấn đề:

• Không thể đảo ngược: được cho một điểm trên không gian lô, bạn không thể ánh xạ duy nhất nó trở lại một điểm trong không gian dữ liệu.

• Chúng tương đối khó đọc chính xác so với các tùy chọn khác. Xem Nghiên cứu về Biểu đồ dữ liệu quy mô kép của Petra Isenberg, Anastasia Bezerianos, Pierre Dragicevic và Jean-Daniel Fekete để biết chi tiết.

• Chúng dễ dàng bị thao túng để đánh lừa: không có cách duy nhất để xác định quy mô tương đối của các trục, để chúng mở cho thao tác. Hai ví dụ từ blog Junkcharts: một , hai

• Chúng là tùy ý: tại sao chỉ có 2 thang đo chứ không phải 3, 4 hay mười?

Bạn cũng có thể muốn đọc cuộc thảo luận dài của Stephen Few về chủ đề Các trục tỷ lệ kép trong đồ thị Chúng có bao giờ là giải pháp tốt nhất không? .

Bắt đầu với ggplot2 2.2.0, bạn có thể thêm một trục thứ cấp như thế này (lấy từ thông báo 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)")
  )

Lấy câu trả lời ở trên và một số tinh chỉnh (và cho bất cứ điều gì nó có giá trị), đây là một cách để đạt được hai thang đo thông qua sec_axis:

Giả sử một bộ dữ liệu đơn giản (và hoàn toàn hư cấu) dt: trong năm ngày, nó theo dõi số lần gián đoạn năng suất 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

(phạm vi của cả hai cột khác nhau bởi khoảng 5 yếu tố).

Đoạn mã sau sẽ vẽ cả hai chuỗi mà chúng sử dụng lên toàn bộ trục 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"))

Đây là kết quả (mã trên + một số điều chỉnh màu):

Điểm (ngoài việc sử dụng sec_axiskhi chỉ định y_scale là nhân mỗi giá trị của chuỗi dữ liệu thứ 2 với 5 khi chỉ định chuỗi. Để có được các nhãn ngay trong định nghĩa sec_axis, sau đó cần chia cho 5 (và định dạng). một phần quan trọng trong mã ở trên thực sự *5nằm trong geom_line và ~./5sec_axis (một công thức chia giá trị hiện tại .cho 5).

Để so sánh (tôi không muốn đánh giá các cách tiếp cận ở đây), đây là cách hai biểu đồ xếp chồng lên nhau trông như sau:

Bạn có thể tự đánh giá xem ai sẽ vận chuyển thông điệp tốt hơn (Hãy đừng làm phiền mọi người tại nơi làm việc!). Đoán đó là một cách công bằng để quyết định.

Mã đầy đủ cho cả hai hình ảnh (nó không thực sự nhiều hơn những gì ở trên, chỉ cần hoàn thành và sẵn sàng để chạy) là ở đây: https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d một lời giải thích chi tiết hơn ở đây: https: // seb github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

Có những trường hợp sử dụng phổ biến đấu tay đôi y, ví dụ, khí hậu cho thấy nhiệt độ và lượng mưa hàng tháng. Đây là một giải pháp đơn giản, được khái quát hóa từ giải pháp của Megatron bằng cách cho phép bạn đặt giới hạn dưới của các biến thành một giá trị khác không:

Dữ liệu ví dụ:

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)
  )

Đặt hai giá trị sau thành giá trị gần với giới hạn của dữ liệu (bạn có thể chơi xung quanh với các giá trị này để điều chỉnh vị trí của biểu đồ; các trục vẫn sẽ chính xác):

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

Sau đây thực hiện các tính toán cần thiết dựa trên các giới hạn này và tự tạo cốt truyện:

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)")  

Nếu bạn muốn đảm bảo rằng dòng màu đỏ tương ứng với trục y bên phải, bạn có thể thêm một themecâu vào mã:

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)")

Màu nào cho trục bên phải:

Bạn có thể tạo một hệ số tỷ lệ được áp dụng cho geom thứ hai và trục y bên phải. Điều này được bắt nguồn từ giải pháp của 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")
  )

Lưu ý: sử dụng ggplot2 v3.0.0

Xương sống kỹ thuật cho giải pháp của thách thức này đã được Kohske cung cấp khoảng 3 năm trước [ KOHSKE ]. Chủ đề và các kỹ thuật xung quanh giải pháp của nó đã được thảo luận về một số trường hợp ở đây trên Stackoverflow [ID: 18989001, 29235405, 21026598]. Vì vậy, tôi sẽ chỉ cung cấp một biến thể cụ thể và một số hướng dẫn giải thích, sử dụng các giải pháp trên.

Giả sử chúng ta có một số dữ liệu y1 trong nhóm G1 mà một số dữ liệu y2 trong nhóm G2 có liên quan theo một cách nào đó, ví dụ như phạm vi / tỷ lệ được chuyển đổi hoặc có thêm một số nhiễu. Vì vậy, người ta muốn vẽ dữ liệu cùng nhau trên một ô với tỷ lệ y1 ở bên trái và y2 ở bên phải.

  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

Nếu bây giờ chúng ta vẽ dữ liệu của mình cùng với một cái gì đó như

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())

nó không phù hợp độc đáo khi quy mô nhỏ hơn y1 bị sụp đổ bởi quy mô y2 lớn hơn .

Mẹo ở đây để đáp ứng thách thức là về mặt kỹ thuật vẽ cả hai tập dữ liệu theo thang đo y1 đầu tiên nhưng báo cáo lần thứ hai theo trục thứ cấp với các nhãn hiển thị thang đo y2 ban đầu .

Vì vậy, chúng tôi xây dựng một hàm trợ giúp đầu tiên là CalcFudgeAxis để tính toán và thu thập các tính năng của trục mới sẽ được hiển thị. Hàm này có thể được sửa đổi thành ayones thích (cái này chỉ ánh xạ y2 vào phạm vi của 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)
  ))
}

những gì mang lại một số:

> 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

Bây giờ tôi đã bọc giải pháp của Kohske trong hàm trợ giúp thứ hai PlotWithFudgeAxis (trong đó chúng ta ném đối tượng ggplot và đối tượng trợ giúp của trục mới):

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)
}

Bây giờ tất cả có thể được đặt cùng nhau: Dưới đây mã cho thấy, làm thế nào giải pháp đề xuất có thể được sử dụng trong môi trường hàng ngày . Cuộc gọi cốt truyện bây giờ không vẽ dữ liệu gốc y2 nữa mà là phiên bản nhân bản yf (được giữ bên trong đối tượng trợ giúp được tính toán trước FudgeAxis ), chạy theo thang đo của y1 . Objet ggplot ban đầu sau đó được thao tác với chức năng trợ giúp của Kohske là PlotWithFudgeAxis để thêm trục thứ hai bảo toàn thang đo của y2 . Nó âm mưu cũng như âm mưu thao túng.

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)

Điều này bây giờ âm mưu như mong muốn với hai trục, y1 ở bên trái và y2 ở bên phải

Giải pháp trên là, để nói thẳng, một vụ hack run rẩy hạn chế. Khi nó chơi với kernel ggplot, nó sẽ đưa ra một số cảnh báo rằng chúng ta trao đổi các thang đo sau thực tế, v.v. Nó phải được xử lý cẩn thận và có thể tạo ra một số hành vi không mong muốn trong một cài đặt khác. Cũng như người ta có thể cần phải xoay quanh các chức năng của trình trợ giúp để có được bố cục như mong muốn. Vị trí của chú giải là một vấn đề như vậy (nó sẽ được đặt giữa bảng điều khiển và trục mới; đây là lý do tại sao tôi bỏ nó). Việc chia tỷ lệ / căn chỉnh của trục 2 cũng hơi khó khăn: Mã ở trên hoạt động độc đáo khi cả hai thang đo đều có "0", một trục khác sẽ bị dịch chuyển. Vì vậy, chắc chắn với một số cơ hội để cải thiện ...

Trong trường hợp muốn lưu pic, người ta phải ngắt cuộc gọi vào thiết bị mở / đóng:

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

Bài viết sau đây đã giúp tôi kết hợp hai lô được tạo bởi ggplot2 trên một hàng:

Nhiều biểu đồ trên một trang (ggplot2) của Cookbook cho R

Và đây là những gì mã có thể trông giống như trong trường hợp này:

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)

Đối với tôi, phần khó khăn là tìm ra hàm biến đổi giữa hai trục. Tôi đã sử dụng myCurveFit cho điều đó.

> 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, 
    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 = "Road-Vlc", class = "factor"), packetByteLength = c(8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L
    ), numVehicles = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
    ), dDistance = c(80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L), time = c(270.166006903445, 
    271.173853699836, 272.175873251122, 273.177524313334, 274.182946177105, 
    275.188959464989, 276.189675339937, 277.198250244799, 278.204619457189, 
    279.212562800009, 270.164199199177, 271.168527215152, 272.173072994958, 
    273.179210429715, 274.184351047337, 275.18980754378, 276.194816792995, 
    277.198598277809, 278.202398083519, 279.210634593917, 270.210674322891, 
    271.212395107473, 272.218871923292, 273.219060500457, 274.220486359614, 
    275.22401452372, 276.229646658839, 277.231060448138, 278.240407241942, 
    279.2437126347, 270.283554249858, 271.293168593832, 272.298574288769, 
    273.304413221348, 274.306272082517, 275.309023049011, 276.317805897347, 
    277.324403550028, 278.332855848701, 279.334046374594, 270.118608539613, 
    271.127947700074, 272.133887145863, 273.135726000491, 274.135994529981, 
    275.136563912708, 276.140120735361, 277.144298344151, 278.146885137621, 
    279.147552358659, 270.206015567272, 271.214618077209, 272.216566814903, 
    273.225435592582, 274.234014573683, 275.242949179958, 276.248417809711, 
    277.248800670023, 278.249750333404, 279.252926560188, 270.217182684494, 
    271.218357511397, 272.224698488895, 273.231112784327, 274.238740508457, 
    275.242715184122, 276.249053562718, 277.250325509798, 278.258488063493, 
    279.261141590137, 270.282904173953, 271.284689544638, 272.294220723234, 
    273.299749415592, 274.30628880553, 275.312075103126, 276.31579134717, 
    277.321905523606, 278.326305136748, 279.333056502253, 270.258991527456, 
    271.260224091407, 272.270076810133, 273.27052037648, 274.274119348094, 
    275.280808254502, 276.286353887245, 277.287064312339, 278.294444793276, 
    279.296772014594, 270.333066283904, 271.33877455992, 272.345842319903, 
    273.350858180493, 274.353972278505, 275.360454510107, 276.365088896161, 
    277.369166956941, 278.372571708911, 279.38017503079), distanceToTx = c(80.255266401689, 
    80.156059067023, 79.98823695539, 79.826647129071, 79.76678667135, 
    79.788239825292, 79.734539327997, 79.74766421514, 79.801243848241, 
    79.765920888341, 80.255266401689, 80.15850240049, 79.98823695539, 
    79.826647129071, 79.76678667135, 79.788239825292, 79.735078924078, 
    79.74766421514, 79.801243848241, 79.764622734914, 80.251248121732, 
    80.146436869316, 79.984682320466, 79.82292012342, 79.761908518748, 
    79.796988776281, 79.736920997657, 79.745038376718, 79.802638836686, 
    79.770029970452, 80.243475525691, 80.127918207499, 79.978303140866, 
    79.816259117883, 79.749322030693, 79.809916018889, 79.744456560867, 
    79.738655068783, 79.788697533211, 79.784288359619, 80.260412958482, 
    80.168426829066, 79.992034911214, 79.830845773284, 79.7756751763, 
    79.778156038931, 79.732399593756, 79.752769548846, 79.799967731078, 
    79.757585110481, 80.251248121732, 80.146436869316, 79.984682320466, 
    79.822062073459, 79.75884601899, 79.801590491435, 79.738335109094, 
    79.74347007248, 79.803215965043, 79.771471198955, 80.250257298678, 
    80.146436869316, 79.983831684476, 79.822062073459, 79.75884601899, 
    79.801590491435, 79.738335109094, 79.74347007248, 79.803849157574, 
    79.771471198955, 80.243475525691, 80.130180105198, 79.978303140866, 
    79.816881283718, 79.749322030693, 79.80984572883, 79.744456560867, 
    79.738655068783, 79.790548644175, 79.784288359619, 80.246349000313, 
    80.137056554491, 79.980581246037, 79.818924707937, 79.753176142361, 
    79.808777040341, 79.741609845588, 79.740770913572, 79.796316397253, 
    79.777593733292, 80.238796415443, 80.119021911134, 79.974810568944, 
    79.814065350562, 79.743657315504, 79.810146783217, 79.749945098869, 
    79.737122584544, 79.781650522348, 79.791554933936), headerNoError = c(0.99999999989702, 
    0.9999999999981, 0.99999999999946, 0.9999999928026, 0.99999873265475, 
    0.77080141574964, 0.99007491438593, 0.99994396605059, 0.45588747062284, 
    0.93484381262491, 0.99999999989702, 0.99999999999816, 0.99999999999946, 
    0.9999999928026, 0.99999873265475, 0.77080141574964, 0.99008458785106, 
    0.99994396605059, 0.45588747062284, 0.93480223051707, 0.99999999989735, 
    0.99999999999789, 0.99999999999946, 0.99999999287551, 0.99999876302649, 
    0.46903147501117, 0.98835168988253, 0.99994427085086, 0.45235035271542, 
    0.93496741877335, 0.99999999989803, 0.99999999999781, 0.99999999999948, 
    0.99999999318224, 0.99994254156311, 0.46891362282273, 0.93382613917348, 
    0.99994594904099, 0.93002915596843, 0.93569767251247, 0.99999999989658, 
    0.99999999998074, 0.99999999999946, 0.99999999272802, 0.99999871586781, 
    0.76935240919896, 0.99002587758346, 0.99999881589732, 0.46179415706093, 
    0.93417422376389, 0.99999999989735, 0.99999999999789, 0.99999999999946, 
    0.99999999289347, 0.99999876940486, 0.46930769326427, 0.98837353639905, 
    0.99994447154714, 0.16313586712094, 0.93500824170148, 0.99999999989744, 
    0.99999999999789, 0.99999999999946, 0.99999999289347, 0.99999876940486, 
    0.46930769326427, 0.98837353639905, 0.99994447154714, 0.16330039178981, 
    0.93500824170148, 0.99999999989803, 0.99999999999781, 0.99999999999948, 
    0.99999999316541, 0.99994254156311, 0.46794586553266, 0.93382613917348, 
    0.99994594904099, 0.9303627789484, 0.93569767251247, 0.99999999989778, 
    0.9999999999978, 0.99999999999948, 0.99999999311433, 0.99999878195152, 
    0.47101897739483, 0.93368891853679, 0.99994556595217, 0.7571113417265, 
    0.93553999975802, 0.99999999998191, 0.99999999999784, 0.99999999999971, 
    0.99999891129658, 0.99994309267792, 0.46510628979591, 0.93442584181035, 
    0.99894450514543, 0.99890078483692, 0.76933812306423), receivedPower_dbm = c(-93.023492290586, 
    -92.388378035287, -92.205716340607, -93.816400586752, -95.023489422885, 
    -100.86308557253, -98.464763536915, -96.175707680373, -102.06189538385, 
    -99.716653422746, -93.023492290586, -92.384760627397, -92.205716340607, 
    -93.816400586752, -95.023489422885, -100.86308557253, -98.464201120719, 
    -96.175707680373, -102.06189538385, -99.717150021506, -93.022927803442, 
    -92.404017215549, -92.204561341714, -93.814319484729, -95.016990717792, 
    -102.01669022332, -98.558088145955, -96.173817001483, -102.07406915124, 
    -99.71517574876, -93.021813165972, -92.409586309743, -92.20229160243, 
    -93.805335867418, -96.184419849593, -102.01709540787, -99.728735187547, 
    -96.163233028048, -99.772547164798, -99.706399753853, -93.024204617071, 
    -92.745813384859, -92.206884754512, -93.818508150122, -95.027018807793, 
    -100.87000577258, -98.467607232407, -95.005311380324, -102.04157607608, 
    -99.724619517, -93.022927803442, -92.404017215549, -92.204561341714, 
    -93.813803344588, -95.015606885523, -102.0157405687, -98.556982278361, 
    -96.172566862738, -103.21871579865, -99.714687230796, -93.022787428238, 
    -92.404017215549, -92.204274688493, -93.813803344588, -95.015606885523, 
    -102.0157405687, -98.556982278361, -96.172566862738, -103.21784988098, 
    -99.714687230796, -93.021813165972, -92.409950613665, -92.20229160243, 
    -93.805838770576, -96.184419849593, -102.02042267497, -99.728735187547, 
    -96.163233028048, -99.768774335378, -99.706399753853, -93.022228914406, 
    -92.411048503835, -92.203136463155, -93.807357409082, -95.012865008237, 
    -102.00985717796, -99.730352912911, -96.165675535906, -100.92744056572, 
    -99.708301333236, -92.735781110993, -92.408137395049, -92.119533319039, 
    -94.982938427575, -96.181073124017, -102.03018610927, -99.721633629806, 
    -97.32940323644, -97.347613268692, -100.87007386786), snr = c(49.848348091678, 
    57.698190927109, 60.17669971462, 41.529809724535, 31.452202106925, 
    8.1976890851341, 14.240447804094, 24.122884195464, 6.2202875499406, 
    10.674183333671, 49.848348091678, 57.746270018264, 60.17669971462, 
    41.529809724535, 31.452202106925, 8.1976890851341, 14.242292077376, 
    24.122884195464, 6.2202875499406, 10.672962852322, 49.854827699773, 
    57.49079026127, 60.192705735317, 41.549715223147, 31.499301851462, 
    6.2853718719014, 13.937702343688, 24.133388256416, 6.2028757927148, 
    10.677815810561, 49.867624820879, 57.417115267867, 60.224172277442, 
    41.635752021705, 24.074540962859, 6.2847854917092, 10.644529778044, 
    24.19227425387, 10.537686730745, 10.699414795917, 49.84017267426, 
    53.139646558768, 60.160512118809, 41.509660845114, 31.42665220053, 
    8.1846370024428, 14.231126423354, 31.584125885363, 6.2494585568733, 
    10.654622041348, 49.854827699773, 57.49079026127, 60.192705735317, 
    41.55465351989, 31.509340361646, 6.2867464196657, 13.941251828322, 
    24.140336174865, 4.765718874642, 10.679016976694, 49.856439162736, 
    57.49079026127, 60.196678846453, 41.55465351989, 31.509340361646, 
    6.2867464196657, 13.941251828322, 24.140336174865, 4.7666691818074, 
    10.679016976694, 49.867624820879, 57.412299088098, 60.224172277442, 
    41.630930975211, 24.074540962859, 6.279972363168, 10.644529778044, 
    24.19227425387, 10.546845071479, 10.699414795917, 49.862851240855, 
    57.397787176282, 60.212457625018, 41.61637603957, 31.529239767749, 
    6.2952688513108, 10.640565481982, 24.178672145334, 8.0771089950663, 
    10.694731030907, 53.262541905639, 57.43627424514, 61.382796189332, 
    31.747253311549, 24.093100244121, 6.2658701281075, 10.661949889074, 
    18.495227442305, 18.417839037171, 8.1845086722809), frameId = c(15051, 
    15106, 15165, 15220, 15279, 15330, 15385, 15452, 15511, 15566, 
    15019, 15074, 15129, 15184, 15239, 15298, 15353, 15412, 15471, 
    15526, 14947, 14994, 15057, 15112, 15171, 15226, 15281, 15332, 
    15391, 15442, 14971, 15030, 15085, 15144, 15203, 15262, 15321, 
    15380, 15435, 15490, 14915, 14978, 15033, 15092, 15147, 15198, 
    15257, 15312, 15371, 15430, 14975, 15034, 15089, 15140, 15195, 
    15254, 15313, 15368, 15427, 15478, 14987, 15046, 15105, 15160, 
    15215, 15274, 15329, 15384, 15447, 15506, 14943, 15002, 15061, 
    15116, 15171, 15230, 15285, 15344, 15399, 15454, 14971, 15026, 
    15081, 15136, 15195, 15258, 15313, 15368, 15423, 15478, 15039, 
    15094, 15149, 15204, 15263, 15314, 15369, 15428, 15487, 15546
    ), packetOkSinr = c(0.99999999314881, 0.9999999998736, 0.99999999996428, 
    0.99999952114066, 0.99991568416005, 3.00628034688444e-08, 
    0.51497487795954, 0.99627877136019, 0, 0.011303253101957, 
    0.99999999314881, 0.99999999987726, 0.99999999996428, 0.99999952114066, 
    0.99991568416005, 3.00628034688444e-08, 0.51530974419663, 
    0.99627877136019, 0, 0.011269851265775, 0.9999999931708, 
    0.99999999985986, 0.99999999996428, 0.99999952599145, 0.99991770469509, 
    0, 0.45861812482641, 0.99629897628155, 0, 0.011403119534097, 
    0.99999999321568, 0.99999999985437, 0.99999999996519, 0.99999954639936, 
    0.99618434878558, 0, 0.010513119213425, 0.99641022914441, 
    0.00801687746446111, 0.012011103529927, 0.9999999931195, 
    0.99999999871861, 0.99999999996428, 0.99999951617905, 0.99991456738049, 
    2.6525298291169e-08, 0.51328066587104, 0.9999212220316, 0, 
    0.010777054258914, 0.9999999931708, 0.99999999985986, 0.99999999996428, 
    0.99999952718674, 0.99991812902805, 0, 0.45929307038653, 
    0.99631228046814, 0, 0.011436292559188, 0.99999999317629, 
    0.99999999985986, 0.99999999996428, 0.99999952718674, 0.99991812902805, 
    0, 0.45929307038653, 0.99631228046814, 0, 0.011436292559188, 
    0.99999999321568, 0.99999999985437, 0.99999999996519, 0.99999954527918, 
    0.99618434878558, 0, 0.010513119213425, 0.99641022914441, 
    0.00821047996950475, 0.012011103529927, 0.99999999319919, 
    0.99999999985345, 0.99999999996519, 0.99999954188106, 0.99991896371849, 
    0, 0.010410830482692, 0.996384831822, 9.12484388049251e-09, 
    0.011877185067536, 0.99999999879646, 0.9999999998562, 0.99999999998077, 
    0.99992756868677, 0.9962208785486, 0, 0.010971897073662, 
    0.93214999078663, 0.92943956665979, 2.64925478221656e-08), 
    snir = c(49.848348091678, 57.698190927109, 60.17669971462, 
    41.529809724535, 31.452202106925, 8.1976890851341, 14.240447804094, 
    24.122884195464, 6.2202875499406, 10.674183333671, 49.848348091678, 
    57.746270018264, 60.17669971462, 41.529809724535, 31.452202106925, 
    8.1976890851341, 14.242292077376, 24.122884195464, 6.2202875499406, 
    10.672962852322, 49.854827699773, 57.49079026127, 60.192705735317, 
    41.549715223147, 31.499301851462, 6.2853718719014, 13.937702343688, 
    24.133388256416, 6.2028757927148, 10.677815810561, 49.867624820879, 
    57.417115267867, 60.224172277442, 41.635752021705, 24.074540962859, 
    6.2847854917092, 10.644529778044, 24.19227425387, 10.537686730745, 
    10.699414795917, 49.84017267426, 53.139646558768, 60.160512118809, 
    41.509660845114, 31.42665220053, 8.1846370024428, 14.231126423354, 
    31.584125885363, 6.2494585568733, 10.654622041348, 49.854827699773, 
    57.49079026127, 60.192705735317, 41.55465351989, 31.509340361646, 
    6.2867464196657, 13.941251828322, 24.140336174865, 4.765718874642, 
    10.679016976694, 49.856439162736, 57.49079026127, 60.196678846453, 
    41.55465351989, 31.509340361646, 6.2867464196657, 13.941251828322, 
    24.140336174865, 4.7666691818074, 10.679016976694, 49.867624820879, 
    57.412299088098, 60.224172277442, 41.630930975211, 24.074540962859, 
    6.279972363168, 10.644529778044, 24.19227425387, 10.546845071479, 
    10.699414795917, 49.862851240855, 57.397787176282, 60.212457625018, 
    41.61637603957, 31.529239767749, 6.2952688513108, 10.640565481982, 
    24.178672145334, 8.0771089950663, 10.694731030907, 53.262541905639, 
    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"
))

Tìm hàm biến đổi

1. y1 -> y2 Hàm này được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu của trục y thứ cấp được "chuẩn hóa" theo trục y đầu tiên

hàm biến đổi: f(y1) = 0.025*x + 2.75

2. y2 -> y1 Hàm này được sử dụng để biến đổi các điểm ngắt của trục y thứ nhất thành các giá trị của trục y thứ hai. Lưu ý rằng trục được hoán đổi ngay bây giờ.

hàm biến đổi: f(y1) = 40*x - 110

Âm mưu

Lưu ý cách các hàm chuyển đổi được sử dụng trong lệnh ggplotgọi để chuyển đổi dữ liệu "đang hoạt động"

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") ) 

Cuộc stat_summarygọi đầu tiên là cuộc gọi đặt cơ sở cho trục y đầu tiên. Cuộc stat_summarygọi thứ hai được gọi để chuyển đổi dữ liệu. Hãy nhớ rằng tất cả các dữ liệu sẽ lấy làm cơ sở cho trục y đầu tiên. Vì vậy, dữ liệu cần phải được chuẩn hóa cho trục y đầu tiên. Để làm điều đó tôi sử dụng hàm chuyển đổi trên dữ liệu:y=packetOkSinr*40 - 110

Bây giờ để chuyển đổi trục thứ hai, tôi sử dụng chức năng ngược lại trong scale_y_continuouscuộc gọi : sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").

Chúng tôi chắc chắn có thể xây dựng một cốt truyện với kép Y-axises sử dụng cơ sở R Chức năng 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))

Bạn có thể sử dụng facet_wrap(~ variable, ncol= )trên một biến để tạo một so sánh mới. Nó không nằm trên cùng một trục, nhưng nó tương tự nhau.

Tôi thừa nhận và đồng ý với hadley (và những người khác), rằng các thang đo y riêng biệt là "thiếu sót cơ bản". Phải nói rằng - tôi thường muốn ggplot2có tính năng này - đặc biệt, khi dữ liệu ở định dạng rộng và tôi nhanh chóng muốn trực quan hóa hoặc kiểm tra dữ liệu (nghĩa là chỉ sử dụng cá nhân).

Mặc dù tidyversethư viện giúp dễ dàng chuyển đổi dữ liệu sang định dạng dài (như vậy facet_grid()sẽ hoạt động), quá trình này vẫn không tầm thường, như được thấy dưới đây:

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")

Câu trả lời của Hadley đưa ra một tài liệu tham khảo thú vị cho báo cáo Rìu hai trục của Stephen Few trong đồ thị Chúng có phải là giải pháp tốt nhất? .

Tôi không biết OP nghĩa là gì với "số đếm" và "tỷ lệ" nhưng một tìm kiếm nhanh mang lại cho tôi Số lượng và Tỷ lệ , vì vậy tôi nhận được một số dữ liệu về Tai nạn trong Leo núi Bắc Mỹ 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