将条形图和折线图与ggplot2结合

我知道向ggplot2图中添加第二个轴实际上是不受欢迎的，但在我的情况下，它确实有意义，至少对我而言是这样。我试图展示某个行业的综合变量的发展情况，比如说营业额，并且我还想显示在每个时间点属于该行业一部分的公司数量。所以你可以看到，总营业额的增长并非完全由公司数量来推动，而是由公司营业额的增加。我可以计算当然的平均值，但是我再也无法证明，实际上是在增加还是减少。将条形图和折线图与ggplot2结合

dt.company.data <- data.table(year = 2000:2015, Num.Companies = c(385, 374, 
              365, 390, 410, 425, 429, 427, 410, 407, 434, 444, 519, 506, 463, 
              388), Value = c(3155.69125, 4086.579, 7553.78425, 7515.07275, 
                  7571.95025, 6884.45075, 20009.79475, 15886.1025, 9813.0265, 11232.50775, 
                  11323.67375, 19137.25225, 21569.86375, 20616.758, 20030.20875, 
                  27840.66625))

很明显，下面的代码不起作用，因为这两个变量的比例是如此不同。

ggplot(dt.company.data) + 
    geom_bar(aes(x = year , weight = Num.Companies)) + 
    geom_line(aes(x = year, y = Value))

来源

2016-09-16 hannes101

你试过缩放'Value'到num.companies'的'的规模与像'geom_line（AES（X =年，Y =价值/ 10））'并添加提示的传说？ – loki

通过缩放Value到num.companies就可以实现这一目标的范围。我添加了一个虚拟的id来生成图例。

dt.company.data$id <- factor(1) 

ggplot(dt.company.data) + 
    geom_bar(aes(x = year , weight = Num.Companies), fill = "grey70") + 
    geom_line(aes(x = year, y = Value/100, colour = id)) + 
    scale_colour_manual(name = "Legend", labels = c("Value in 100"), values = c("black"))

的结果是这样的：

来源

2016-09-16 10:39:11 loki

好吧，这似乎是一个不错的和干净的解决方案，虽然更通用的方法，没有手动定义比例因子会很好。 – hannes101

你可以想象一个能自动找到最佳缩放因子作为指数10的函数。 – loki

将条形图和折线图与ggplot2结合

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