在带有 facet 的 ggplot 中绘制连续和离散序列

Question

我有四个不同变量随时间变化的数据。我想使用 facet_grid 将它们组合在一个图中，其中每个变量都有自己的子图。以下代码类似于我的数据和我呈现它的方式：

require(ggplot2)
require(reshape2)

subm <- melt(economics, id='date', c('psavert','uempmed','unemploy'))
mcsm <- melt(data.frame(date=economics$date, q=quarters(economics$date)), id='date')
mcsm$value <- factor(mcsm$value)


ggplot(subm, aes(date, value, col=variable, group=1)) + geom_line() + 
       facet_grid(variable~., scale='free_y') + 
       geom_step(data=mcsm, aes(date, value)) + 
       scale_y_discrete(breaks=levels(mcsm$value))

如果我忽略 scale_y_discrete，R 会抱怨我正在尝试将离散值与连续比例相结合。如果我包含 scale_y_discreate 我的连续系列会错过它们的比例。

有没有什么巧妙的方法来解决这个问题，即。让所有秤都正确吗？我还看到图例是按字母顺序排序的，我可以更改它，使图例按照与子图相同的顺序排列吗？

Answer 1

您的数据存在问题，对于数据框 subm value 是数字（连续），但对于 mcsm value 是因子（离散）。您不能对数值和连续值使用相同的比例，并且您只能获得最后一个方面（离散）的 y 值。此外，不可能在一个绘图中使用两个 scale_y...() 函数。

我的方法是将 mcsm value 设为数字（另存为 value2）然后使用它们 - 它将四分之一绘制为 1、2、3 和 4。要解决图例问题，请使用scale_color_discrete() 并根据需要提供breaks=。

mcsm$value2<-as.numeric(mcsm$value)
ggplot(subm, aes(date, value, col=variable, group=1)) + geom_line()+
 facet_grid(variable~., scale='free_y') + geom_step(data=mcsm, aes(date, value2)) +
  scale_color_discrete(breaks=c('psavert','uempmed','unemploy','q'))

更新 - 使用 grobs 的解决方案

另一种方法是使用 grobs 和库 gridExtra 将数据绘制为单独的图。

首先，将带有所有图例和数据（代码如上）的图保存为对象p。然后使用函数ggplot_build() 和ggplot_gtable() 将绘图保存为grob 对象gp。从 gp 中提取仅绘制图例的部分（保存为对象 gp.leg） - 在这种情况下是列表元素编号 17。

library(gridExtra)
p<-ggplot(subm, aes(date, value, col=variable, group=1)) + geom_line()+
  facet_grid(variable~., scale='free_y') + geom_step(data=mcsm, aes(date, value2)) +
  scale_color_discrete(breaks=c('psavert','uempmed','unemploy','q'))
gp<-ggplot_gtable(ggplot_build(p))
gp.leg<-gp$grobs[[17]]

制作两个新图 p1 和 p2 - 首先绘制 subm 的数据，第二个绘制 mcsm 的数据。使用scale_color_manual() 设置与绘图p 相同的颜色。对于第一个绘图，删除 x 轴标题、文本和刻度，并使用 plot.margin= 将下边距设置为负数。对于第二个图，将上边距更改为负数。 faced_grid() 应该用于两个图以获得多面外观。

p1 <- ggplot(subm, aes(date, value, col=variable, group=1)) + geom_line()+
   facet_grid(variable~., scale='free_y')+
  theme(plot.margin = unit(c(0.5,0.5,-0.25,0.5), "lines"),
        axis.text.x=element_blank(),
        axis.title.x=element_blank(),
        axis.ticks.x=element_blank())+
  scale_color_manual(values=c("#F8766D","#00BFC4","#C77CFF"),guide="none")

p2 <- ggplot(data=mcsm, aes(date, value,group=1,col=variable)) + geom_step() +
  facet_grid(variable~., scale='free_y')+
  theme(plot.margin = unit(c(-0.25,0.5,0.5,0.5), "lines"))+ylab("")+
  scale_color_manual(values="#7CAE00",guide="none")

将两个图 p1 和 p2 保存为 grob 对象，然后为两个图设置相同的宽度。

gp1 <- ggplot_gtable(ggplot_build(p1))
gp2 <- ggplot_gtable(ggplot_build(p2))
maxWidth = grid::unit.pmax(gp1$widths[2:3],gp2$widths[2:3])
gp1$widths[2:3] <- as.list(maxWidth)
gp2$widths[2:3] <- as.list(maxWidth)

使用函数grid.arrange() 和arrangeGrob() 将绘图和图例安排在一个绘图中。

grid.arrange(arrangeGrob(arrangeGrob(gp1,gp2,heights=c(3/4,1/4),ncol=1),
       gp.leg,widths=c(7/8,1/8),ncol=2))