使用ggplot2，我可以在轴上插入一个中断吗？

Question

我想制作一个条形图，其中一个值远大于所有其他值。有没有办法让y轴不连续？我的数据如下：

df <- data.frame(a = c(1,2,3,500), b = c('a1', 'a2','a3', 'a4'))

p <- ggplot(data = df, aes(x = b, y = a)) + geom_bar() 
p <- p + opts(axis.text.x=theme_text(angle= 90, hjust=1))  + coord_flip()
p

有没有办法让我的轴从 1 到 10，然后从 490 到 500？我想不出任何其他方式来绘制数据（除了转换它，我不想这样做）

[编辑 2019-05-06]：

8 年后，需要修改上述代码以与 ggplot2 的 3.1.1 版一起使用才能创建相同的图表：

library(ggplot2)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip()

Answer 1

不，不使用 ggplot。请参阅http://groups.google.com/group/ggplot2/browse_thread/thread/8d2acbfc59d2f247 线程中的讨论，其中 Hadley 解释了为什么这是不可能的，但给出了建议的替代方案（多面图，一个包含所有数据，一个放大特定区域）。

Answer 2

正如其他地方所指出的，这不是ggplot2 可以很好地处理的事情，因为损坏的轴通常被认为是有问题的。

其他策略通常被认为是解决此问题的更好方法。 Brian 提到了一些（分面，两个侧重于不同值集的图）。人们经常忽略的另一种选择（尤其是对于条形图）是制作一个表格：

查看实际值，500 并没有掩盖其他值的差异！由于某种原因，表格作为数据可视化技术并没有得到足够的尊重。您可能会反对您的数据有很多很多类别，这些类别在表格中变得笨拙。如果是这样，那么您的条形图可能会包含太多条形，因此也不合理。

我并不是一直在为桌子争论。但是，如果您制作的条形图相对较少，它们绝对是需要考虑的因素。如果您要制作包含大量条形的条形图，那么您可能需要重新考虑这一点。

最后，plotrix 包中还有一个 axis.break 函数，它实现了断轴。但是，据我所知，您必须自己手动指定轴标签和位置。

Answer 3

我怀疑 R 中是否有现成的东西，但您可以将数据显示为一系列 3D 部分立方体。 500 只有 5*10*10，所以它可以很好地扩展。确切的值可以是一个标签。

这可能只应在您出于某种原因必须具有图形表示时使用。

Answer 4

不使用 ggplot，但使用 plotrix 您可以轻松做到这一点：

library(plotrix)
gap.barplot(df$a, gap=c(5,495),horiz=T)

Answer 5

不，很遗憾没有

担心的是允许不连续的轴会导致观众的欺骗。但是，在某些情况下，没有不连续的轴会导致失真。

例如，如果轴被截断，但通常位于某个区间内（例如 [0,1]），则观众可能不会注意到截断并且对数据做出扭曲的结论。在这种情况下，明确的不连续轴会更合适和透明。

比较：

Answer 6

一种策略是更改轴以绘制对数刻度。通过这种方式，您可以将指数级更高的价值降低 10 倍

Answer 7

八年后，ggforce 包提供了一个facet_zoom() 扩展，它是Hadley Wickham's suggestion 的一个实现，用于显示两个图（如Brian Diggs' answer 中所引用）。

缩放方面

library(ggforce)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  facet_zoom(ylim = c(0, 10))

很遗憾，ggforce 的当前版本 0.2.2 与 coord_flip() 引发错误，因此只能显示竖线。

缩放的分面显示了小值的变化，但仍包含大的 - 现在已裁剪 - a4 条。 zoom.data 参数控制哪些值出现在缩放的方面：

library(ggforce)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  facet_zoom(ylim = c(0, 10), zoom.data = ifelse(a <= 10, NA, FALSE))

两个地块

Hadley Wickham suggested

我认为显示两个情节更合适 - 所有情节之一 数据，并且只是小值之一。

这段代码创建了两个图

library(ggplot2)
g1 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip()
g2 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  ylim(NA, 10)

可以组合成一个情节

cowplot::plot_grid(g1, g2) # or ggpubr::ggarrange(g1, g2)

或

gridExtra::grid.arrange(g1, g2) # or egg::ggarrange(g1, g2)

两个方面

这是由 in a comment by Chase 和 his answer 中的 Brian Diggs 提出的，他解释了 Hadley 的使用建议

多面图，一张包含所有数据，一张放大特定区域

但到目前为止，还没有为这种方法提供任何代码。

由于没有简单的方法来单独缩放构面（例如，参见 related question），因此需要对数据进行操作：

library(dplyr)
library(ggplot2)
ggplot() + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col(data = df %>% mutate(subset = "all")) +
  geom_col(data = df %>% filter(a <= 10) %>% mutate(subset = "small")) +
  coord_flip() + 
  facet_wrap(~ subset, scales = "free_x")

Answer 8

clever ggplot solution 由 Jörg Steinkamp 提供，使用 facet_grid。简单来说，是这样的：

library("tidyverse")
df <- data.frame(myLetter=LETTERS[1:4], myValue=runif(12) + rep(c(4,0,0),2))  # cluster a few values well above 1
df$myFacet <- df$myValue > 3
(ggplot(df, aes(y=myLetter, x=myValue)) 
  + geom_point() 
  + facet_grid(. ~ myFacet, scales="free", space="free")
  + scale_x_continuous(breaks = seq(0, 5, .25)) # this gives both facets equal interval spacing.
  + theme(strip.text.x = element_blank()) # get rid of the facet labels
)

Answer 9

library(data.table)
dt <- data.table(a = c(1,2,3,500), b = c('a1', 'a2','a3', 'a4'))
dt[,ggplot(.SD)+
      aes(x = b, y = a) +
      geom_col(data = subset(.SD,TRUE)[,subset:="all"])+
      geom_col(data = subset(.SD ,a <= 10)[,subset:= "small"]) +
     coord_flip() + 
     facet_wrap(~ subset, scales = "free_x")]