【问题标题】：Plot multiple columns with different scales绘制具有不同比例的多列
【发布时间】：2017-06-24 19:31:46
【问题描述】：

我有一些数据格式如下：

Section Env.    Ar.     Width   Length
    A   8.38    8.76    7      36
    B   11.84   13.51   11     57
    C   16.69   16.49   17     87
    D   11.04   11.62   9      44
    E   19.56   16.79   20     106
    F   17.93   21.34   19     98

我需要在 X 轴上绘制 section，在一个 Y 轴上绘制 Env. 和 Ar.，在另一个 Y 轴上绘制 Width 和 Length，因为它具有不同的比例。我知道如何使用ggplot 在一个 Y 轴上绘制它们，但我被困在如何使用两个不同的 Y 轴上。任何帮助将不胜感激。

谢谢！

【问题讨论】：

rpubs.com/MarkusLoew/226759
感谢您的链接。但我之前试过了，没用。

标签： r plot ggplot2 multiple-axes

【解决方案1】：

用这个怎么样？

library(tidyverse)
d <- structure(list(Section = structure(1:6, .Label = c("A", "B", 
                 "C", "D", "E", "F"), class = "factor"), Env. = c(8.38, 11.84, 
                  16.69, 11.04, 19.56, 17.93), Ar. = c(8.76, 13.51, 16.49, 11.62, 
                  16.79, 21.34), Width = c(7L, 11L, 17L, 9L, 20L, 19L), Length = c(36L, 
                  57L, 87L, 44L, 106L, 98L)), .Names = c("Section", "Env.", "Ar.", 
                  "Width", "Length"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
d %>% 
  gather(key, value,-Section) %>% 
  ggplot(aes(Section, value, colour=key, group= key)) + 
  geom_line(size=1.1) + geom_point(size=4)+
  scale_y_continuous(name="Env_Ar",
    sec.axis = sec_axis(~., name = "Width_Length"))

您也可以尝试使用 "free_y" 缩放的不同方面。这是 IMO 更加干净和优雅。

d %>% 
  gather(key, value,-Section) %>% 
  mutate(group=ifelse(key %in% c("Width","Length"), 2, 1)) %>% 
  ggplot(aes(Section, value, colour=key, group= key)) + 
  geom_line(size=1.1) + geom_point(size=4)+
  facet_wrap(~group, scales = "free_y")

编辑

这是一种用于右 y 轴的不同缩放（高 10 倍）的方法

d %>% 
  mutate(Width=Width*10,
         Length=Length*10) %>% 
  gather(key, value,-Section) %>% 
  ggplot(aes(Section, value, colour=key, group= key)) + 
  geom_line(size=1.1) + geom_point(size=4)+
  scale_y_continuous(name="Env_Ar",
                     sec.axis = sec_axis(~.*10, name = "Width_Length"))

【讨论】：

感谢您的帮助。但是，第一次接近的地块可能具有相同的 Y 轴刻度。我正在寻找的是在一个图中有两个不同的 Y-aix 比例。
这很清楚。但是，正如解决方案中所述（上面提供的链接），您必须自己缩放值。这可以通过乘法、除法或减法来完成。我在回答中添加了一个示例。