【问题标题】：ggplot2 put a bar plot (with continous x-ax) on the same graph as a line graphggplot2 将条形图（具有连续 x 轴）放在与折线图相同的图上
【发布时间】：2016-02-25 16:54:59
【问题描述】：

用户，

我有一个从 1 到 999 的连续 x 变量（我在下面提供了我的数据的 20 个观察值的样本以供使用）。

我想在同一图such as this plot 上绘制一些折线图和条形图。我想在条形图上绘制的变量是变量“Irrigationtotal”。

我有两个问题： 1）第一个问题是，对于条形图，R 只接受 x 轴上的离散值。因此，它改变了我的连续值的顺序，例如： 1, 11, 101..., 2, 21, 22, ... 200, ... 3 33... 显然，我想要 1, 2, 3, 4, 5...

我意识到我可以使用 scale_x_discrete（限制 = ...）对于这个问题，但我想我将无法在与条形图相同的图上绘制折线图。

2) 第二个问题是我无法在共享同一个 x 轴的同时将它们很好地叠放在一起。

您可以在下面找到我为这两个图表分别提供的代码。有人可以帮助解决上述问题吗？非常感谢！

数据

out122<- structure(list(MEt_R = c(-0.0541818151603231, -0.0562844791428272, 
                     -0.0558715941992024, -0.0562399962945622, -0.0560460386125185, 
                     -0.0570608897132082, -0.0569943385875705, -0.0568252787782472, 
                     -0.0569942506473323, -0.0565197621205338, -0.056900534973487, 
                     -0.0571427349989937, -0.0569618449465491, -0.0566601716889117, 
                     -0.0563552308197707, -0.0568648464047371, -0.057047451157018, 
                     -0.0571837090302319, -0.0588902340655496, -0.0592472918164029
 ), MEt_Irr = c(-0.0930626749780042, -0.0924059309460578, -0.0924771937440385, 
           -0.0905386156125412, -0.0914934037180768, -0.0898948119109486, 
           -0.0898827200499507, -0.090372707751177, -0.0901901622784647, 
           -0.0914484064620663, -0.0925147845884521, -0.0927733849042059, 
           -0.0960873954367445, -0.0948131376144847, -0.0955133693827158, 
           -0.0933133384990093, -0.0927340360155418, -0.0925138612415783, 
           -0.0896139882242573, -0.0912014136494108), se_MEt_Rainfed = c(0.124867384884912, 
                                                                         0.124157398945455, 0.124169568385358, 0.124110270348855, 0.12391954965997, 
                                                                         0.123742628011372, 0.123766054757713, 0.123576175335345, 0.12353428904291, 
                                                                         0.123443556846824, 0.122869340273675, 0.122594726299249, 0.122332685310317, 
                                                                         0.12197210341919, 0.121115745201095, 0.120880251090657, 0.120851770150267, 
                                                                         0.120746714650168, 0.120922991632831, 0.120866928018865), se_MEt_Irrigation = c(0.0790595725119853, 
                                                                                                                                                         0.0819113174332981, 0.0818328749299557, 0.0834638025854297, 0.0818357384597404, 
                                                                                                                                                         0.0830466544695816, 0.0830677796154873, 0.0829941906461297, 0.083141965909444, 
                                                                                                                                                         0.082714324704666, 0.0809987066350066, 0.0810565659915952, 0.0792023249112186, 
                                                                                                                                                         0.0779277210970589, 0.0797106575341609, 0.0796897823245035, 0.0793238667046254, 
                                                                                                                                                         0.0794345101645159, 0.0805370559814554, 0.0816802765047257), 
 Irrigationtotal = c(3610, 3605, 3599, 3597, 3593, 3590, 3589, 
                3584, 3578, 3573, 3562, 3555, 3551, 3544, 3538, 3536, 3530, 
                3528, 3519, 3512)), .Names = c("MEt_R", "MEt_Irr", "se_MEt_Rainfed", 
                                               "se_MEt_Irrigation", "Irrigationtotal"), row.names = c(NA, 20L
                                               ), class = "data.frame")

折线图

 out122$perc<-c(1:20)

 l64<-ggplot(out122,aes(perc))
 l65<-l64+geom_line(aes(y=MEt_R,colour="Rainfed"))+
   geom_line(aes(y=MEt_R+se_MEt_Rainfed,colour="Rainfed range"))+
   geom_line(aes(y=MEt_R-se_MEt_Rainfed,colour="Rainfed range"))+
   geom_line(aes(y=MEt_Irr,colour="Irrigation"))+
   geom_line(aes(y=MEt_Irr+se_MEt_Irrigation,colour="Irrigation range"))+
   geom_line(aes(y=MEt_Irr-se_MEt_Irrigation,colour="Irrigation range"))+

   scale_colour_manual(values=c("blue","light blue","green","light green"), name="")+
    scale_x_discrete(name="Threshold irrigation (in percentage)",breaks=c(0, 250, 500,750,1000),
               labels=c("0", "25", "50","75","100")) +
   scale_y_continuous(name="MEt",limits = c(-0.20, 0.5))+
   guides(fill=guide_legend(title=NULL))
 l66<-l65+ theme_bw()+ggtitle("subsidies 1 large") + 
   theme(plot.title = element_text(lineheight=.8, face="bold"))
 l66

条形图（这里我遇到了 x 轴的问题，它的排名不像 1、2、3...）

l1<- ggplot(data=out122, aes(x=rownames(out122), y=Irrigationtotal, fill=Irrigationtotal)) +
   geom_bar(stat="identity")+ theme_bw()
l1

【问题讨论】：

可能可以做到，但 ggplot2 故意使两个 y 轴变得困难。这是因为这样的情节很难解释。
是的，我注意到了。但是在 y 轴之上，x 轴也给我带来了麻烦..

标签： r ggplot2 bar-chart linechart

【解决方案1】：

我找到了自己问题的答案。我只是对图例有疑问（我将在新帖子中发布）。

关于连续x轴的顺序问题，答案由：

out122$perc<- as.character(out221$perc)
out122$perc <- factor(out221$perc, levels=unique(foo.long$perc))

如何将两张图重叠的问题的答案找到here。

可以按照here 的建议在组合图下获取两个图例。唯一我不知道的是如何定位后一个图例。

【讨论】：