变轴标签格式在ggplot/R

我有一个数据帧捕获随着时间的推移，我想可视化3X1方面的若干措施。但是，每个度量都包含不同的单位/尺度，这些单位/尺度将受益于自定义转换和标签方案变轴标签格式在ggplot/R

所以，我的问题是：如果单位和尺度在不同的方面是不同的，我怎么能指定一个方面内的特定轴的自定义格式或变换（即log10）？

例如，假设我有数据：

df = data.frame(dollars=10^rlnorm(50,0,1), counts=rpois(50, 100)) 
melted.df = melt(df, measure.var=c("dollars", "counts"))

一个人怎么会去当设置在显示与labels=dollars和scale_y_continuous(trans = "log10", ...)为df$dollars数据索引美元和计数2×1小？

谢谢！

来源

2012-07-20 Stefan Novak

不容易，我想... – 2012-07-20 20:06:33

是的。哪里哪里。我刚刚遇到这个链接，有人有类似的问题：http://comments.gmane.org/gmane.comp.lang.r.ggplot2/4496。 – 2012-07-20 20:07:13

可能更容易做两个独立的情节，并安排他们在一起。 – 2012-07-20 20:19:34

当你发现，没有一个简单的解决方案到这一点，但它涉及了很多。由于这类事情经常被问到，所以我觉得解释为什么这很难，并且提出了一个可能的解决方案。

我的经验是，人来GGPLOT2或晶格显卡从根本上误解了刻面的目的（或格构，在格）。此功能是在考虑到一个非常具体的想法的情况下开发的：跨多个组的数据可视化，其中共享。它来自于被Tufte和其他人称为小倍数原则的东西。

配售彼此相邻的面板具有非常不同的尺度是什么，视觉设计专家将倾向于避免，因为它可以在最好的误导。（我不是骂你来这里，只是解释的理由...）

但当然，一旦你打开这个伟大的工具了，你永远不知道人们将如何使用它。所以它会变得很紧张：请求的功能是允许按比例变化比例，并为每个面板分别设置曲线的各个方面。在ggplot2这样的表面已经扩大了，远远超出了它原来的意图。这

一个后果是，有些事情，由于功能的原始设计意图很难实现简单。这可能就是这样一个例子。

好了，够了解释。这是我的解决方案。

这里的诀窍是认识到你的不是共享比例的绘图图。对我而言，这意味着你甚至不应该考虑使用切面。取而代之的是，使每个单独的情节，并在一个共同的情节安排他们：

library(gridExtra) 

p1 <- ggplot(subset(melted.df,variable == 'dollars'), 
       aes(x = value)) + 
      facet_wrap(~variable) + 
      geom_density() + 
      scale_x_log10(labels = dollar_format()) 

p2 <- ggplot(subset(melted.df,variable == 'counts'), 
       aes(x = value)) + 
      facet_wrap(~variable) + 
      geom_density() 

grid.arrange(p1,p2)

enter image description here

我刚刚猜到你想用什么geom_*，我敢肯定这是不是真的你想要绘制什么，但至少它说明了原理。

来源

2012-07-20 20:20:33 joran

谢谢你的深刻反应！我完全理解ggplot2背离了原始设计意图的含义。实际上，我有两个数据集，一个遵循正态分布，另一个遵循对数正态分布，所以我希望能够随时间比较视觉规范化的数据。对于绘图区域的正确对齐，您有什么见解吗？我之前遇到过'ggExtra'库，据说它为此提供了一些特别的支持，但我会很感激任何方向。 – 2012-07-20 20:27:32

@StefanNovak我很高兴这有帮助！我想再次强调，我并不是在批评你的设计选择。 SO问题的一个原则是他们“永远活着”，所以应该帮助服务的不仅仅是最初的提问者。正如我所说，这个问题反复出现，所以我的解释更多的是针对未来的读者而不是你。 – joran 2012-07-20 20:29:32

@StefanNovak好吧，做这件事的方法是调整轴刻度标签，使它们具有相同的数字位数，即使这意味着用空格填充标签。我敢肯定，之前也被问过......我会看看我能否找到任何相关的东西。 – joran 2012-07-20 20:32:13

变轴标签格式在ggplot/R

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