删除 ggplot 中对数缩放的 y 轴的未使用部分答案

【问题标题】：removing unused part of a log-scaled y-axis in ggplot删除 ggplot 中对数缩放的 y 轴的未使用部分
【发布时间】：2021-05-15 04:50:10
【问题描述】：

我是 R 和 ggplot 的新手，几个小时以来一直在尝试删除 y 轴范围的一部分，但仍然没有成功。我编写了以下代码 sn-p 以使事情可重现，以防有人知道答案。所以这里是一段代码：

library(ggplot2)
p<- ggplot(data.frame(), aes(color=c("I","Y","I","Y","I","Y"), y=c(75.33,72.95,86.46,79.63,1136.09,993.27), x=c(1,1,2, 2,3, 3))) + 
  geom_line() + 
  geom_point()+
  scale_x_continuous(breaks=c(1,2,3),labels = c("A","B","C"))+
  scale_y_log10() +
  annotation_logticks(sides = "l")+
  theme(legend.position = "none")+ labs(x = "", y = "")
print(p)

情节看起来像

我想删除 100 到 900 之间的 y 轴范围，以帮助查看低于 100 的值。我已经尝试过 this 和 this 但它们都不起作用（我得到了奇怪的 NA 错误， ETC）。不胜感激。

【问题讨论】：

一个情节的重点是点之间的距离是可解释的。如果您删除了轴的一部分，则违反了该基本规则。连接线将毫无意义。你确定这就是你想要的吗？
是的，除非有办法显示那些在 0-100 之间压缩的值的丢失信息。更清楚一点，这个图的目的不是比较 A、B、C。它是比较设置 A、设置 B、设置 C 上的蓝线和红线。

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

如果您希望在每个设置中强调蓝色和红色，作为替代方案如何？

ggplot(df1, aes(x, y, color = color)) +
  geom_errorbar(aes(ymin = y, ymax = y)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~x, scales = "free") +
  expand_limits(y = 0) +
  theme(legend.position = "none")+ 
  labs(x = NULL, y = NULL)

输入数据

df1 <- data.frame(
  color=c("I","Y","I","Y","I","Y"),
  y = c(75.33,72.95,86.46,79.63,1136.09,993.27),
  x= c(rep(LETTERS[1:3], each = 2)))

【讨论】：

【解决方案2】：

您好，我不喜欢使用用户定义的转换进行“挤压”。对数刻度已经给一些分析师/读者带来了足够的痛苦。
我支持@Jon 使用构面和scale_free 的方法。但是，您指出的其中一篇文章提供了一个有趣的示例，并定义了一个 generic squish_trans 函数，测试起来很有趣。只需适当地调整即可！

感谢@Stibu 开发和分享squish_trans() 功能。查看R/ggplot2: Collapse or remove segment of y-axis from scatter-plot了解更多详情。

注意要点：使用scale_y_continuous() 并设置视觉上吸引人的休息时间。

library(ggplot2)

p<- ggplot(data.frame(), aes(color=c("I","Y","I","Y","I","Y"),     y=c(75.33,72.95,86.46,79.63,1136.09,993.27), x=c(1,1,2, 2,3, 3))) + 
    geom_line() + 
    geom_point()+
    scale_x_continuous(breaks=c(1,2,3),labels = c("A","B","C")) +
#--------------- apply squish_trans to scale_y_continuous --------------------
# settings chosen: lower bound = 200, upper bound 900
# defining breaks to show on graph and 
# setting limits to "force" a top level tick (this is not strictly necessary, but  looks better ... I think)
    scale_y_continuous( trans  = squish_trans(200, 900, 100)
                       ,breaks = c(0, 50, 100, 900, 1000, 1100, 1200)
                       ,limits = c(0, 1200)
    ) +
#-------------- remove the additional log-based ticks
# commented out to show
    #  annotation_logticks(sides = "l")  +

    theme(legend.position = "none")+ labs(x = "", y = "")

# print plot
p

这会产生：

【讨论】：