y 轴上的对数刻度，但数据具有负值

Question

我正在尝试创建一个带有 log y 轴的箱线图，因为我有一些非常小的值，然后有一些更高的值，这些值在具有连续 y 轴的箱线图中效果不佳。 但是，我有负值，这显然不适用于对数刻度。 我想知道是否有解决此问题的方法，以便我可以在仍然易于解释但在 y 轴上具有更合适比例的箱线图上显示我的数据。

    p <- ggplot(data = Elstow.monthly.fluxes, aes(x = Month1, y = CH4.Flux)) + stat_boxplot(geom = "errorbar", linetype = 1, width = 0.5) + geom_boxplot() +
xlab(expression("Month")) + ylab(expression(~CH[4]~Flux~(µg~CH[4]~m^{-2}~d^{-1}))) +
scale_y_continuous(breaks = seq(-5000,40000,5000), limits = c(-5000,40000))+
theme(axis.text.x = element_text(colour = "black")) + theme(axis.text.y = element_text(colour = 
"black")) +
theme(panel.background = element_rect("white", "black")) +
theme(panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA, size=0.5)) +
theme(axis.text = element_text(size = 12))+ theme(axis.title = element_text(size = 14))+ 
theme(axis.title.y = element_text(margin = margin(t = 0, r = 15, b = 0, l = 0))) + 
theme(axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 15, r = 0, b = 0, l = 0))) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype ="dashed", colour = "black") 

Answer 1

虽然您确实可以像志强建议的那样使用辅助轴来获取您想要的标签，但您也可以使用适合您需求的转换。

考虑以下倾斜的箱线图：

df <- data.frame(
  x = rep(letters[1:2], each = 500),
  y = rlnorm(1000) - 2
)

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_boxplot()

相反，您可以使用伪对数转换来可视化您的数据：

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_boxplot() +
  scale_y_continuous(trans = scales::pseudo_log_trans())

或者，您可以进行任何您想要的转换。 我个人喜欢反双曲正弦变换，它非常像伪对数：

asinh_trans <- scales::trans_new(
  "inverse_hyperbolic_sine",
  transform = function(x) {asinh(x)},
  inverse = function(x) {sinh(x)}
  )

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_boxplot() +
  scale_y_continuous(trans = asinh_trans)

Answer 2

我有一个愚蠢的解决方案：欺骗辅助轴以重新缩放y轴。 我没有你的数据，只是为了演示的目的编了一些数字。

首先将y值转换为logy = log(y + 5000) 。 生成图形时，将值转换回原始比例。 我借用第二个轴来显示值。 我很确定其他人可能有更优雅的方法来做到这一点。

我很懒，因为没有尝试找到删除主y轴刻度标签的正确方法，只是使用breaks = c(0) 。

df<-data.frame(y = runif(33, min=-5000, max=40000), 
           x = rep(c("Aug", "Sep", "Oct"),33)) 
library(tidyverse)
df$logy = log(df$y+5000)

p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = logy)) + 
  stat_boxplot(geom = "errorbar", linetype = 1, width = 0.5) + 
  geom_boxplot() +
  xlab(expression("Month")) + 
  ylab(expression(~CH[4]~Flux~(µg~CH[4]~m^{-2}~d^{-1}))) +
  scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~(exp(.) -5000), 
                                         breaks = c(-4000, 0, 5000, 10000, 20000, 40000)), 
                     breaks = c(0))+ 
  theme(axis.text.x = element_text(colour = "black")) + 
  theme(axis.text.y = element_text(colour = "black")) +
  theme(panel.background = element_rect("white", "black")) +
  theme(panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA, size=0.5)) +
  theme(axis.text = element_text(size = 12))+ 
  theme(axis.title = element_text(size = 14))+ 
  theme(axis.title.y = element_text(margin = margin(t = 0, r = 15, b = 0, l = 0))) + 
  theme(axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 15, r = 0, b = 0, l = 0))) +
  geom_hline(yintercept = log(5000), linetype ="dashed", colour = "black") 
p

Answer 3

coord_trans()在计算统计数据后应用（与比例不同）。 这可以与pseudo_log_trans结合使用以应对负面影响。

library(plotly)
set.seed(1234)
dat <- data.frame(cond = factor(rep(c("A","B"), each=200)), rating = c(rnorm(200),rnorm(200, mean=500)))

pseudoLog <- scales::pseudo_log_trans(base = 10)
p <- ggplot(dat, aes(x=cond, y=rating)) + geom_boxplot() + coord_trans(y=pseudoLog)