从R中的csv文件绘制多个x轴轮廓？

Question

我计划在同一张图中绘制 x 轴上多个参数的垂直剖面图，例如盐度、温度、密度和 y 轴上的压力。这是我希望得到的情节：

这是我的数据中的一个示例：

ï..IntD.Date. IntT.Time. Salinity..psu. SIGMA.Kg.m3. Pressure.dbar.
1  21-April-2019 5:31:55 PM        30.2502      20.2241         0.7160
2  21-April-2019 5:32:00 PM        31.0254      20.8081         0.8409
3  21-April-2019 5:32:05 PM        31.2654      20.9930         1.0551
4  21-April-2019 5:32:10 PM        31.2953      21.0176         1.2694
  Temp..0C. Vbatt.volt.
1   23.4054       12.29
2   23.4148       12.30
3   23.4060       12.29
4   23.4024       12.33 

我已经使用了这些代码：

data <- read.csv('file location')
vert_plot <- ggplot(data, aes(x = Pressure.dbar., y = Temp..0C.)) + geom_line(color = '#088DA5', size = 0.75) + labs(size = 18) + ggtitle("temp vs pressure") + theme_grey() + coord_flip() + scale_y_reverse()

这产生了这个情节：

如您所见，我能够带来一个单一的配置文件，其中 y 轴的比例不是相反的顺序，而我更喜欢压力值（0、5、10 ....）开始从左上角。与我绘制的压力值从左下角开始的绘图不同。

如果有人帮助我获得数字，我将不胜感激，我将能够在同一图中绘制多个垂直剖面，其中 y 轴是压力并且顺序相反，如阻挡层厚度图片所示。

Answer 1

根据需要添加尽可能多的 geom_line() 并在每个 geom_line() 中调用 aes。对于 5 个中断，添加 scale_x_continuous 并在其中调用中断序列。

vert_plot <- ggplot(df) + 
  geom_line(aes(x = Pressure.dbar., y = Temp..0C.), color = 'blue', size = 0.75) + 
  geom_line(aes(x = Pressure.dbar., y = Salinity..psu.), color = 'red', size = 0.75) + 
  geom_line(aes(x = Pressure.dbar., y = SIGMA.Kg.m3.), color = 'green', size = 0.75) + 
  labs(size = 18) + ggtitle("Dummy Title") + xlab("Pressure") + ylab("Dummy Label") +
  scale_x_reverse(limits = c(40, 0), breaks = seq(40, 0, -5)) +
  theme_grey() + coord_flip() + scale_y_reverse()

替代方法：

您可以熔化数据框，将变量名称保持为组，而不是遍历所有这些。

library(reshape2)

newdf <- melt(df, id.vars = c("IntD.Date.", "IntT.Time.", "Pressure.dbar."), 
              variable.name = "group")

vert_plot <- ggplot(newdf, aes(x = Pressure.dbar., y = value, color = group)) + 
  geom_line(size = 0.75) + 
  labs(size = 18) + ggtitle("Dummy Title") + 
  xlab("Pressure") + ylab("Dummy Label") +
  scale_x_reverse(limits = c(40, 0), breaks = seq(40, 0, -5)) +
  theme_grey() + coord_flip() + scale_y_reverse()