Как объединить точечную диаграмму и гистограмму с дискретной и непрерывной осью Y?

Я создал два сюжета: Первый представляет собой диаграмму рассеяния, где ось X представляет время, а ось Y содержит дискретные значения, такие как имена «Том» и «Джерри». Второй представляет собой гистограмму, где ось X также представляет собой время, а ось Y показывает непрерывные значения, такие как высота. Сейчас я пытаюсь совместить эти два графика на одном графике, но не знаю, как это сделать.

Вот код, который я использовал для каждого графика:

Для диаграммы рассеяния:

data.scatter <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c("Tom", "Jerry", "Tom", "Jerry", "Tom"))
ggplot(data.scatter, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

график разброса

Для гистограммы:

data.bar <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(10, 20, 30, 40, 50))
ggplot(data.bar, aes(x = x, y = y)) + geom_bar(stat = "identity")

Как объединить точечную диаграмму и гистограмму с дискретной и непрерывной осью Y?

Ниже представлена моя попытка, но этот код очень громоздкий. Есть ли более простой способ добиться этого эффекта?

library(tidyverse)

data.scatter <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c("Tom", "Jerry", "Tom", "Jerry", "Tom"))
p1 <- ggplot(data.scatter, aes(x = x, y = y)) + geom_point()
p1_data <- ggplot_build(p1)$data[[1]]

data.bar <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(10, 20, 30, 40, 50))
p2 <- ggplot(data.bar, aes(x = x, y = y)) + geom_bar(stat = "identity")


p2_data <- ggplot_build(p2)$data[[1]]

p3 <- p2_data %>% ggplot() +
  geom_rect(aes(ymin=ymin,ymax = ymax,xmin = xmin,xmax = xmax)) + 
  geom_text(aes(x=xmin+.45,y=ymax+1,label=ymax)) +
  geom_point(data = p1_data, aes(x = x, y = y*20),inherit.aes = F) + 
  scale_y_continuous(breaks = c(20,40),labels = c("Tom","Jerry")) + 
  labs(x=NULL,y=NULL)


p3

Как объединить точечную диаграмму и гистограмму с дискретной и непрерывной осью Y?

r ggplot2

24.07.2024 05:23

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете установить ограничения для осей Y на обоих графиках, чтобы гарантировать выравнивание осей при их объединении, используя align_plots из пакета коровьего графика.

library(ggplot2)
library(cowplot)

p1 <- ggplot(data.bar, aes(x = x, y = y)) + 
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_y_continuous(position = "right") +
  scale_x_continuous(limits=c(0.5,5.5))  +
  theme_minimal_hgrid()

p2 <- ggplot(data.scatter, aes(x = x, y = y)) + 
  geom_point() + labs(x = "x")  +
  scale_x_continuous(limits=c(0.5,5.5)) +
  theme_cowplot()

aligned_plots <- align_plots(p1, p2, align = "hv", axis = "tblr")
ggdraw(aligned_plots[[1]]) + draw_plot(aligned_plots[[2]])

Спасибо за ваш ответ. Но я надеюсь объединить два графика, а не объединить их по вертикали.

— 24.07.2024 08:09

Смотрите мой отредактированный ответ.

— 24.07.2024 08:39

24.07.2024 06:20

Код упрощает построение графика, но усложняет подготовку данных. И он использует вспомогательную функцию и дополнительную переменную fac. Дискретная ось отображается так, как если бы она была непрерывной, а непрерывные значения (столбцы) масштабируются до диапазона "tom" and "jerry".

library(ggplot2)

data.scatter <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c("Tom", "Jerry", "Tom", "Jerry", "Tom"))
data.bar <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(10, 20, 30, 40, 50))

data.all <- merge(data.scatter, data.bar, by = "x", suffixes = c(".scatter", ".bar"))

# auxiliary function, makes the code below simpler
chr2int <- function(x, ...) as.integer(factor(x, ...))
# scale the bars ...
(fac <- with(data.all, range(chr2int(y.scatter))/range(y.bar)))
#> [1] 0.10 0.04
# ... to a bit above "jerry"
(fac <- min(fac) * 1.1)
#> [1] 0.044

ggplot(data.all, aes(x, y = y.bar * fac)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = y.bar), vjust = -0.5) +
  geom_point(aes(y = chr2int(y.scatter)), color = "red", size = 3L) +
  xlab("") +
  scale_y_continuous(
    name = "",
    breaks = chr2int(data.all$y.scatter) |> unique(),
    labels = levels(factor(data.all$y.scatter))
  )