在将单独的图绘制在一起时自动调整轴限制

Question

我想在并排绘图时自动调整 ggplot 图。

library(ggplot2)
library(gridExtra)

set.seed(123)
freq <- sample(1:10, 7, replace = T)
labels <- c('AUS', 'NZ', 'ENG', 'SOC', 'PAK', 'SRI', 'IND')
value <- paste("i",1:10,sep='')

lab <- rep(unlist(lapply(1:length(freq), function(x) rep(labels[x],freq[x]))),2)
ival <- rep(unlist(lapply(1:length(freq), function(x) value[1:freq[x]])),2)

df <- data.frame(lab, ival, type=c(rep('Type1',42),rep('Type2',42)),val=runif(84,0,1))

绘制使用上述随机过程生成的数据。

plotUng <- ggplot(df, aes(x=ival, y=val, col = type, group = type)) + 
  geom_line() + 
  geom_point(aes(x=ival, y=val)) +
  facet_wrap( ~lab, ncol=3) + 
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, vjust=0.3)) + 
  scale_x_discrete(limits=paste('i',1:10,sep=''))

现在根据某些条件对lab 中的数据进行分组。现在我想根据分组数据生成新图。

dfGrp <- df %>% mutate(lab = recode(lab, 'AUS' = 'A', 'NZ' = 'A', 'ENG' = 'A', 
                                    'SOC' = 'A', 'PAK' = 'B', 'SRI' = 'B')) %>% 
  group_by(lab, ival, type) %>% mutate(val = mean(val)-0.2) %>% ungroup() %>% distinct()

plotG <- ggplot(dfGrp, aes(x=ival, y=val, col = type, group = type)) + 
  geom_line() + 
  geom_point(aes(x=ival, y=val)) +
  facet_wrap( ~lab, ncol=3) + 
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, vjust=0.3)) + 
  scale_x_discrete(limits=paste('i',1:10,sep=''))

使用grid.arrange 并排绘制上述两个图以进行比较。

grid.arrange(plotUng, plotG, ncol=2)

在手动检查上述绘图后调整 y 轴范围，发现 plotUng 的范围比 plotG 的范围更广。因此，将 plotG 的限制调整为 plotUng 的限制为coord_cartesian(ylim = ggplot_build(plotUng)$layout$panel_ranges[[1]]$y.range)。

grid.arrange(plotUng, plotG + coord_cartesian(ylim = ggplot_build(plotUng)$layout$panel_ranges[[1]]$y.range), ncol=2)

上面的情节符合预期。有没有办法在没有手动检查的情况下自动执行此操作（仅使用绘图对象），因为并非总是可以手动检查所有绘图并相应地调整轴限制？

Answer 1

您对ggplot_build() 所做的事情可以自动化。但对我来说比较几个图的最简单方法是找到所有要比较的对象的最小值和最大值，然后将这些值作为每个对象的coord_cartesian()。例如这里：

lim_y <- c( min(df$val, dfGrp$val), max(df$val, dfGrp$val) )

plotUng <- plotUng + coord_cartesian(ylim = lim_y)
plotG <- plotG + coord_cartesian(ylim = lim_y)

grid.arrange(plotUng, plotG, ncol=2)

由于找到几列的极值很简单，这是我发现的最“自动化”的方法。

请注意，坐标问题仅发生在ggplot 中的 y-limits