ggvis layer_bars 和 layer_lines 在不同的 y 轴上

Question

我想创建一个带有分类 x 值以及线条和条形的图。

示例数据如下：

dataWide <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarize(sl = mean(Sepal.Length),
            sw = mean(Sepal.Width),
            pl = mean(Petal.Length),
            pw = mean(Petal.Width))

# Source: local data frame [3 x 5]
# 
# Species    sl    sw    pl    pw
# 1     setosa 5.006 3.428 1.462 0.246
# 2 versicolor 5.936 2.770 4.260 1.326
# 3  virginica 6.588 2.974 5.552 2.026

我想拥有：

1. x 轴上的 setosa、versicolor 和 virginica。三行 表示 sl、sw 和 pl，即 layer_lines 和 stroke = ~Species
2. 一个不同比例的layer_bars，右侧带有轴标签。

我无法将不同的功能组合在一起。这是我失败的尝试：

library(ggvis)
library(tidyr)
library(dplyr)

long <- dataWide %>%
  select(Species, sl, sw, pl) %>%
  gather(variable, value, sl : pl)

longPw <- dataWide %>% select(Species, pw) %>%
  gather(variable, value, pw)

long %>%
  ggvis(x = ~Species, y = ~value, stroke = ~variable) %>%
  layer_lines() %>%
  add_axis("y", "ypw", orient = "right", title = "PW", grid = F) %>%
  layer_bars(x = ~Species, y = ~value, data = longPw, scale = "ypw")

Answer 1

您只能使用以下代码来完成此操作，并且您将看到有一个限制，不幸的是没有解决方案：

首先，为了使其工作，您只需要使用一个数据集，该数据集将包含您需要的所有信息。然后你使用下面的代码：

数据准备

dataWide <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarize(sl = mean(Sepal.Length),
            sw = mean(Sepal.Width),
            pl = mean(Petal.Length),
            pw = mean(Petal.Width))

library(ggvis)
library(tidyr)
library(dplyr)
long <- dataWide %>%
  select(Species, sl, sw, pl) %>%
  gather(variable, value, sl : pl)

longPw <- dataWide %>% select(Species, pw) %>%
  gather(variable, value, pw)

将绘图所需的所有信息仅包含在一个数据集中，即dataWide2：

dataWide2 <- cbind(dataWide, longPw[2:3]) 

解决方案

dataWide2 %>%
  #start with barchart
  ggvis(x = ~Species, y = ~value) %>%
  layer_bars(opacity := 0.4) %>%

  #details for right axis i.e. the bars
  add_axis("y", orient = "right", title = "My bars" ,title_offset = 50) %>% 

  #details for left axis i.e. the lines + plotting of lines 
  add_axis("y", 'ylines' , orient = "left", title= "My lines" , grid=F ) %>%
  layer_lines(stroke := 'red',   prop('y', ~sl, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'blue',  prop('y', ~sw, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'green', prop('y', ~pl, scale='ylines')) 

上面代码的几句话：

• 首先您需要从条形图开始。我不知道为什么会发生这种情况，但相反会产生错误。
• 其次，您需要单独创建线条，因为您使用的是一个数据集并单独设置颜色。

限制

正如您在条形图下方的图表中看到的那样，不幸的是，到目前为止无法修复的线条未对齐（至少据我目前的知识 - 检查下面的编辑）。这个限制实际上是我首先考虑堆栈溢出的原因。如果您查看我的个人资料，这是我唯一的问题。

希望对你有帮助:)

编辑

我不知道这篇文章是否是 github 页面上关于 ggvis 的错误报告的原因，但它在几个小时前 was reported 是一个错误。

更新

经过一番研究和一些黑客攻击，我想出了一个解决方法，如下所示：

dataWide2 %>%
  #start with barchart
  ggvis(x = ~as.numeric(Species), y = ~value) %>%
  layer_bars(opacity := 0.4) %>%

  #add the initial x axis in order to set x labes to blank
  add_axis('x', title='Species', properties = axis_props(labels=list(fill='blank'))) %>%


  #details for right axis i.e. the bars
  add_axis("y", orient = "right", title = "My bars" ,title_offset = 50) %>% 

  #details for left axis i.e. the lines + plotting of lines 
  add_axis("y", 'ylines' , orient = "left", title= "My lines" , grid=F ) %>%
  layer_lines(stroke := 'red',   prop('y', ~sl, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'blue',  prop('y', ~sw, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'green', prop('y', ~pl, scale='ylines')) %>%

  #add new axis which will be for our categorical x axis
  add_axis('x', 'myx2', orient='bottom', title='') %>%

  #add categorical data and make lines invisible (we only need the categories anyway)
  layer_lines(prop("x", ~ Species, scale = "myx2"), stroke := 'blank') 

数据集完全相同，基本上为了对齐条形和线，条形需要具有数字 x 轴。因此，我创建了第二个重叠的 x 轴来承载分类数据。

输出：

我想你可以设置grid=F 并删除一些你不想要的刻度，但这已经是最好的了。希望对您有所帮助！

附：您可以使用layer_bars 中的width 参数控制条形的宽度。