是否有一种编程方式可以在 ggplot2 图上传递 y 轴的特定范围？

Question

我有一些图是根据一些用户输入自动生成的。大多数情况下，情节运行良好。但是，一些用户要求确保在绘制数据的每一端始终有一个轴标签。例如，这个情节：

sample_data <-
  data.frame(
    x = rep(LETTERS[1:3], each = 3)
    , y = 1:9 + 0.5
  )


ggplot(
  sample_data
  , aes(x = x, y = y)) +
  stat_summary(
    fun = "mean"
  )

在顶点上方或底部下方没有标签。我可以使用expand_limits 轻松添加它们：

ggplot(
  sample_data
  , aes(x = x, y = y)) +
  stat_summary(
    fun = "mean"
  ) +
  expand_limits(y = c(2, 10))

然而，因为这些图是自动生成的，我不能每次都手动添加下一个轴点。我已经尝试将only.loose = TRUE 传递给labeling:extended，但这仍然不会改变显示的值（只要输入我想要的值）：

ggplot(
  sample_data
  , aes(x = x, y = y)) +
  stat_summary(
    fun = "mean"
  ) +
  scale_y_continuous(breaks = breaks_extended(only.loose = TRUE))

此外，一些绘图比这更复杂（例如，有或没有置信区间、附加分组等），并且使用dplyr 为绘图准备数据并直接通过管道输入ggplot （%>%）。因此，即使是像重新计算值这样的事情也很重要。

事实上，即使在这种情况下，它也会失败，因为添加扩展点来捕获下一组标签会改变标签。

ggplot(
  sample_data
  , aes(x = x, y = y)) +
  stat_summary(
    fun = "mean"
  ) +
  scale_y_continuous(breaks = breaks_extended(n = 5
                                              , only.loose = TRUE)) +
  expand_limits(y =
                  sample_data %>%
                  group_by(x) %>%
                  summarise(my_mean = mean(y)) %>%
                  pull(my_mean) %>%
                  range() %>%
                  {labeling::extended(.[1], .[2], 5
                                      , only.loose = TRUE)}
                  )

这似乎是因为

labeling::extended(2.5, 8.5, 5, only.loose = TRUE)

以 1 为单位返回 2 到 9 的范围，而：

labeling::extended(2, 9, 5, only.loose = TRUE)

返回 2 到 10 x 2 的范围。不知何故，breaks_extended 加入了一些额外的变化，尽管我是否追踪它并没有太大变化。我可以通过先计算休息时间来解决这个问题，但是（再次）这是针对一组相当复杂的绘图。

我觉得我错过了一些明显的观点，但它一直在逃避我。

Answer 1

受 teunbrand 启发，我构建了一个生成限制的函数，然后检查以确保扩展（包括 5% 缓冲区）不会改变 pretty 的输出

my_lims_expand <- function(x){
  prev_pass <-
    range(pretty(x))
  
  curr_pass <-
    pretty(c(prev_pass[1] - 0.05 * diff(prev_pass)
             , prev_pass[2] + 0.05 * diff(prev_pass)))
  
  last_under <-
    tail(which(curr_pass < min(x)), 1)
  
  first_over <-
    head(which(curr_pass > max(x)), 1)
  
  out <-
    range(curr_pass[last_under:first_over])
  
  confirm_out <-
    range(pretty(out))
  
  while(!all(out == confirm_out)){
    prev_pass <- curr_pass
    
    curr_pass <-
      pretty(c(prev_pass[1] - 0.05 * diff(prev_pass)
               , prev_pass[2] + 0.05 * diff(prev_pass)))
    
    last_under <-
      tail(which(curr_pass < min(x)), 1)
    
    first_over <-
      head(which(curr_pass > max(x)), 1)
    
    out <-
      range(curr_pass[last_under:first_over])
    
    confirm_out <-
      range(pretty(out))
  }
  
  
  return(out)
}

然后，我可以将该函数用于limits：

ggplot(sample_data, 
       aes(x = x, y = y)) +
  stat_summary(
    fun = "mean"
  ) +
  scale_y_continuous(
    limits = my_lims_expand
    , breaks = pretty
  )

生成所需的图：

Answer 2

是的，有一种编程方式来设置 y 尺度的限制，即为limits 参数提供一个函数。它被赋予自然数据限制作为输入，然后您可以通过编程方式对其进行编辑。休息也是如此，除了输入是限制。

下面的示例，这段代码的外观完全取决于您的规范。

library(ggplot2)

sample_data <- data.frame(
  x = rep(LETTERS[1:3], each = 3), 
  y = 1:9 + 0.5
)


ggplot(sample_data, 
       aes(x = x, y = y)) +
  stat_summary(
    fun = "mean"
  ) +
  scale_y_continuous(
    limits = function(x) {
      lower <- floor(x[1])
      lower <- ifelse(x[1] - lower < 0.5, lower - 1, lower)
      upper <- ceiling(x[2])
      upper <- ifelse(upper - x[2] <= 0.5, upper + 1, upper)
      c(lower, upper)
    },
    breaks = function(x) {
      scales::breaks_pretty()(x)
    }
  )
#> Warning: Removed 3 rows containing missing values (geom_segment).

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2021-03-23 创建}