R 中的辅助轴未注册

Question

ggplot(df) +
      geom_bar(aes(x=Date, y=DCMTotalCV, fill=CampaignName), stat='identity', position='stack') +
      geom_line(aes(x=Date, y=DCMCPA, color=CampaignName, group=as.factor(CampaignName)), na.rm = FALSE,show.legend=NA)+ 
      scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~./1000, name = "DCMTotalCV"))+
      theme_bw()+
      labs(
        x= "Date",
        y= "CPA",
        title = "Daily Performance"
      )

大家好 - 所以我有 2 个 y 轴我想绘制。 geom_line 在主 y 轴上注册得很好，但 geom_bar 在右侧没有正确注册。 我尝试缩放，但它仍然没有在第二个轴上注册或绘图。 看起来它仍然出现在主 y 轴上，所以我想知道如何告诉情节在第二个轴上绘制它？ 对不起，我是个新手。 谢谢！

    data <- data.frame(
  day = as.Date("2020-01-01"),
  conversions = seq(1,6)^2,
  cpa = 100000 / seq(1,6)^2
)
head(data)
str(data)
#plot
ggplot(data, aes(x=day)) +
  geom_bar( aes(y=conversions), stat='identity') + 
  geom_line( aes(y=cpa)) +
  scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~./1000))

Answer 1

ggplot2::sec_axis仅用于放置比例尺本身； 尝试缩放值（您与该轴配对）没有任何作用。 为什么？ 主要是因为它不知道您打算将哪个y变量与哪个 y 轴配对。 （在sec_axis是否有任何地方告诉它应该查看特定变量？没有。）

作为演示，让我们从一些随机数据开始并绘制线条。

set.seed(42)
dat <- data.frame(x = rep(1:10), y1 = sample(10), y2 = sample(100, size = 10))
dat
#     x y1 y2
# 1   1  1 47
# 2   2  5 24
# 3   3 10 71
# 4   4  8 89
# 5   5  2 37
# 6   6  4 20
# 7   7  6 26
# 8   8  9  3
# 9   9  7 41
# 10 10  3 97

ggplot(dat, aes(x, y1)) +
  geom_line() +
  scale_y_continuous(name = "Oops!")

现在您确定要在其中添加y2变量，但由于其值的比例完全不同，您认为只需添加它们（我将在此处使用geom_text ），然后设置第二个轴。

ggplot(dat, aes(x, y1)) +
  geom_line() +
  geom_text(aes(y = y2, label = y2)) +
  scale_y_continuous(name = "Oops!", sec.axis = sec_axis(~ . * 10, name = "Quux!"))

这有两个错误：

1. 主（左）y 轴现在从 0 缩放到 100，将主y值压缩到图的底部； 和
2. 相关的，次要（右）y 轴从 0 到 1000 缩放？！？ 这是因为辅助轴“知道”的唯一事情是进入主轴的值……而主轴正在缩放以适应它被告知要绘制的所有y*变量。

最后一点很重要：这给出了从 0 到 100 的y值，因此轴将反映这一点。 你可以做lims(y=c(0,10)) ，但意识到你会截断y2值......这不是正确的方法。

相反，您需要将第二个值缩放到与主轴变量y1相同的值范围内。 虽然不是必需的，但我会为此使用scale::rescale 。

dat$y2scaled <- scales::rescale(dat$y2, range(dat$y1))
dat
#     x y1 y2  y2scaled
# 1   1  1 47  5.212766
# 2   2  5 24  3.010638
# 3   3 10 71  7.510638
# 4   4  8 89  9.234043
# 5   5  2 37  4.255319
# 6   6  4 20  2.627660
# 7   7  6 26  3.202128
# 8   8  9  3  1.000000
# 9   9  7 41  4.638298
# 10 10  3 97 10.000000

请注意y2scaled现在如何按比例在y1的范围内？

我们将使用它来定位每个文本对象（尽管我们仍将在此处将y2显示为标签）。

ggplot(dat, aes(x, y1)) +
  geom_line() +
  geom_text(aes(y = y2scaled, label = y2)) +
  scale_y_continuous(name = "Oops!", sec.axis = sec_axis(~ . * 10, name = "Quux!"))

我们是否严格要求确保与辅助轴配对的点完全填充主轴的值范围？ 不。我们很容易想到只在图的下半部分保留文本标签，所以我们必须适当地缩放。

dat$y2scaled2 <- scales::rescale(dat$y2, range(dat$y1) / c(1, 2))
dat
#     x y1 y2  y2scaled y2scaled2
# 1   1  1 47  5.212766  2.872340
# 2   2  5 24  3.010638  1.893617
# 3   3 10 71  7.510638  3.893617
# 4   4  8 89  9.234043  4.659574
# 5   5  2 37  4.255319  2.446809
# 6   6  4 20  2.627660  1.723404
# 7   7  6 26  3.202128  1.978723
# 8   8  9  3  1.000000  1.000000
# 9   9  7 41  4.638298  2.617021
# 10 10  3 97 10.000000  5.000000

ggplot(dat, aes(x, y1)) +
  geom_line() +
  geom_text(aes(y = y2scaled2, label = y2)) +
  scale_y_continuous(name = "Oops!", sec.axis = sec_axis(~ . * 20, name = "Quux!"))

请注意，我不仅更改了 y 轴值的缩放方式（现在y2scaled2范围从 0 到 5），而且我还必须将sec_axis内的转换更改为*20而不是*10 。

有时，正确地进行这些转换可能会令人困惑，而且很容易弄乱它们。 然而……意识到甚至将这个功能引入ggplot2需要很多年，主要是由于主要开发人员认为即使绘制得很好，它们也会让观众感到困惑，并可能提供误导性的结论。 我发现它们有时很有用，并且可以使用一些技巧来鼓励正确的解释，但是......很难获得，因为很容易出错。

作为一种有助于区分哪个轴与哪个数据对应的技术的示例，请参见：

ggplot(dat, aes(x, y1)) +
  geom_line(color = "blue") +
  geom_text(aes(y = y2scaled2, label = y2), color = "red") +
  scale_y_continuous(name = "Oops!", sec.axis = sec_axis(~ . * 20, name = "Quux!")) +
  theme(
    axis.ticks.y.left = element_line(color = "blue"),
    axis.text.y.left = element_text(color = "blue"),
    axis.title.y.left = element_text(color = "blue"),
    axis.ticks.y.right = element_line(color = "red"),
    axis.text.y.right = element_text(color = "red"),
    axis.title.y.right = element_text(color = "red")
  )

（人们可能会考虑viridis中的颜色以获得更色盲的调色板。）