在第一个轴上使用 free_y 比例并在第二个 + facet_grid + ggplot2 上固定

Question

有什么方法可以在 ggplot2 的左手（第一）轴上设置scale = 'free_y'并在右手（第二）轴上使用固定轴？

我有一个数据集，我需要对一个变量使用自由比例，对另一个变量使用固定，但在同一个图上表示两者。 为此，我尝试向我的数据添加第二个固定的 y 轴。 问题是我找不到任何方法来为第二轴设置固定比例并将其反映在刻面网格中。

这是我迄今为止创建图表的代码 -

#plot weekly seizure date 
p <- ggplot(dfspw_all, aes(x=WkYr, y=Seizures, group = 1)) +  geom_line() + 
  xlab("Week Under Observation") + ggtitle("Average Seizures per Week - To Date") + 
  geom_line(data = dfsl_all, aes(x =WkYr, y = Sleep), color = 'green') +
  scale_y_continuous(
    # Features of the first axis
    name = "Seizures",
    # Add a second axis and specify its features
    sec.axis = sec_axis(~.[0:20], name="Sleep")
  )

p + facet_grid(vars(Name), scales = "free_y") +
  theme(axis.ticks.x=element_blank(),axis.text.x = element_blank())

这就是它所产生的（为简单起见，代码中省略了一些细节） -

我需要的是左侧的刻度保持“自由”，右侧的刻度范围为 0-24。

Answer 1

辅助轴在 ggplot2 中实现为装饰，它是主轴的转换，所以我不知道这样做的优雅方法，因为它需要辅助轴公式了解每个方面的不同缩放因子。

这是一种 hacky 方法，我将每个次要系列扩展到其各自的主要系列，然后为次要系列添加一些手动注释。 另一种方法可能是像这里一样为每个方面分别制作图，并使用patchwork来组合它们。

给定一些假数据，其中主要系列的方面具有不同的范围，但次要系列的范围相同：

library(tidyverse)
fake <- tibble(facet = rep(1:3, each = 10),
               x = rep(1:10, times = 3),
               y_prim = (1+sin(x))*facet/2,
               y_sec = (1 + sin(x*3))/2)

ggplot(fake, aes(x, y_prim)) +
  geom_line() + 
  geom_line(aes(y= y_sec), color = "green") +
  facet_wrap(~facet, ncol = 1)

...我们可以将每个次要系列扩展到其主要系列，并为该次要系列添加自定义注释：

fake2 <- fake %>%
  group_by(facet) %>%
  mutate(y_sec_scaled = y_sec/max(y_sec) * (max(y_prim))) %>%
  ungroup()

fake2_labels <- fake %>% 
  group_by(facet) %>%
  summarize(max_prim = max(y_prim), baseline = 0, x_val = 10.5)

ggplot(fake2, aes(x, y_prim)) +
  geom_line() + 
  geom_line(aes(y= y_sec_scaled), color = "green") +
  facet_wrap(~facet, ncol = 1, scales = "free_y") +
  geom_text(data = fake2_labels, aes(x = x_val, y = max_prim, label = "100%"),
            hjust = 0, color = "green") +
  geom_text(data = fake2_labels, aes(x = x_val, y = baseline, label = "0%"),
            hjust = 0, color = "green") +
  coord_cartesian(xlim = c(0, 10), clip = "off") +
  theme(plot.margin = unit(c(1,3,1,1), "lines"))