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基于其他列的ggplot2刻面中的自定义轴打断

facet ggplot2 r

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Dave Gruenewald · 技术社区 · 6 年前

我有数据要绘制,其中x轴在一列中,x轴的主要断点在其他列中。

对于我的示例数据,我将修改 iris 数据集来自 ggplot2 .注: low 和 high 这里是任意计算的——我只选择了min&最大值,便于再现。

library(dplyr)
library(ggplot2)


df <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  mutate(low = min(Sepal.Length),
         high = max(Sepal.Length)) %>% 
  ungroup()

> df
# A tibble: 150 x 7
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   low  high
          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>   <dbl> <dbl>
 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa    4.3   5.8
 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa    4.3   5.8
 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa    4.3   5.8
 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa    4.3   5.8
 5          5           3.6          1.4         0.2 setosa    4.3   5.8
 6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa    4.3   5.8
 7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa    4.3   5.8
 8          5           3.4          1.5         0.2 setosa    4.3   5.8
 9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa    4.3   5.8
10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa    4.3   5.8
# ... with 140 more rows

我希望策划 x = Sepal.Length 刻面 Species ,但只有两个主要突破 df$min 和 df$max .

我很难在正确的方面得到突破。

df %>% 
  ggplot(aes(x = Sepal.Length,
             y = Petal.Length)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(. ~ Species) + 
  scale_x_continuous(breaks = c(df$low, df$high))

enter image description here

如您所见 df$low 和 df$high 适用于所有方面。我希望这方面 setosa 仅在4.3和5.8处有重大突破, versicolor 仅在4.9和7.0处,以及 virginica 仅为4.9和7.9。

是否有方法将方面变量传递给 breaks 在里面 scale_x_continuous 或者我应该放弃这种方法,创建三个单独的ggplots,并将它们合并在一起 gridExtra ?

任何帮助都将不胜感激!

0 回复 | 直到 6 年前

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dave-edison 6 年前

以下是一个可能的解决方案,使用 patchwork :

library(ggplot2)
library(purrr)
library(patchwork)

df %>% 
  split(.$Species) %>% 
  map(~{
    .x %>% 
      ggplot(aes(x = Sepal.Length,
                 y = Petal.Length)) + 
        geom_point() + 
        facet_wrap(~ Species) + 
        scale_x_continuous(breaks = c(max(.x$low), max(.x$high))) +
        # assuming you want to use same y axis for each plot
        scale_y_continuous(limits = c(min(df$Petal.Length), max(df$Petal.Length)))
  }) %>% 
  reduce(`+`)

我认为这是最简单的方法,不涉及捣乱 ggproto

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teunbrand 6 年前

scale的break参数不支持在传递给主ggplot2调用的data.frame上下文中进行整洁的计算。如果您的中断可以从方面限制(通常是数据限制+扩展,当 scales = "free" ),您可以向breaks参数传递一个函数,该函数计算超出限制的断点。

如果你真的打算为每个方面设置单独的比例,github上有一些包支持为绘图的各个方面提供自定义比例。两者都要求您手动为每个方面指定比例。免责声明:我为第一个包做出了贡献,并且是第二个包的作者。

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)


df <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  mutate(low = min(Sepal.Length),
         high = max(Sepal.Length)) %>% 
  ungroup()

# Forgive the clunky tidyverse syntax
scale_list <- df$Species %>% levels() %>% setNames(.,.) %>% lapply(., function(i) {
  scale_x_continuous(breaks = unique(unlist(df[df$Species == i, c("low", "high")])))
})

#devtools::install_github("zeehio/facetscales")
library(facetscales)

df %>% 
  ggplot(aes(x = Sepal.Length,
             y = Petal.Length)) + 
  geom_point() + 
  facet_grid_sc(cols = vars(Species), scales = list(x = scale_list))


#devtools::install_github("teunbrand/ggnomics")
library(ggnomics)

df %>% 
  ggplot(aes(x = Sepal.Length,
             y = Petal.Length)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(. ~ Species, scales = "free_x") +
  facetted_pos_scales(x = scale_list)

^{创建于2020年2月11日

reprex package

(v0.3.0)}