如何在 R 中制作具有独立 X 轴值的直方图答案

【问题标题】：How do I make a Histogram with in R with independent X axis values如何在 R 中制作具有独立 X 轴值的直方图
【发布时间】：2017-03-02 22:27:49
【问题描述】：

（第一次使用 R 用户）所以我试图制作具有不同范围的 x 轴值的重叠直方图，我可以轻松地从 excel 文件中重现。我觉得我走在正确的轨道上，因为它绘制了直方图并在 3 上制作了 x 轴。我似乎无法弄清楚如何让轴（3）采用我想要的 xlim=。下面是我使用的代码和一张图片

## Open Xl Data into R
library(readxl)
dataset <- read_excel("location holder")
View(dataset)
## DLS subsets
Zone_1_DLS <- subset(dataset$DLS, dataset$Zone==1)
Zone_2_DLS <- subset(dataset$DLS, dataset$Zone==2)
Zone_3_DLS <- subset(dataset$DLS, dataset$Zone==3)
## ROP Subsets
Zone_1_ROP <- subset(dataset$DAVG_ROP, dataset$Zone==1)
Zone_2_ROP <- subset(dataset$DAVG_ROP, dataset$Zone==2)
Zone_3_ROP <- subset(dataset$DAVG_ROP, dataset$Zone==3)
## DLS Histograms
DLS1 <- hist(Zone_1_DLS)
DLS2 <- hist(Zone_2_DLS)
DLS3 <- hist(Zone_3_DLS)
## ROP Histograms
ROP1 <- hist(Zone_1_ROP)
ROP2 <- hist(Zone_2_ROP)
ROP3 <- hist(Zone_3_ROP)
## Plot Zone 1 Histograms
plot( ROP1, col=rgb(1,0,0,1), xlim=c(0,300), ylim = c(0,500))
plot( DLS1, axis(3),col=rgb(0,0,1,1), xlim=c(0,10), add = T)
axis(3,xlim=c(0,10))

Picture

【问题讨论】：

你可以使用dput()上传你的数据集吗？
@tbradley 太大了，不能粘贴，这里是 onedrive 链接 onedrive.live.com/…" width="98" height="120" frameborder="0" scrolling="no">
您应该花一些时间来创建一个最小的工作示例，如下所示：reproducible example
另外，xlim 不是axis 函数的有效参数。你应该改用axis(3, at = c(1:10))
@tbradley 我做了一些示例代码，看看这是否有助于解释我的问题，set.seed(42) p1 <- hist(rnorm(500,4)) p2 <- hist(rnorm(500,150)) plot( p1, col=rgb(0,0,1,1/4),xlim=c(0,200)) plot( p2, col=rgb(1,0,0,1/4), add=T) 但是 p1 的范围限制在 (0-10) 之间，因为 p2 不一定有可定义的限制。所以任何时候我xlim=c(0,10) 我都会切断我所有的 p2 数据，当绘制在上面时，所有 p1 数据都是不可用的，因为它在可以是 0-200 的 x 尺度上只有 0-10。

标签： r plot axis

【解决方案1】：

我不确定您是否必须使用您正在寻找的当前格式来获取此图表，但我不建议您这样做，因为它很难阅读并且可能会产生误导。我整理了一种不同的格式，您可以在其中将直方图相互绘制。

这里使用的是您在 cmets 中发布的 rnorm() 值：

set.seed(42) 
p1 <- data.frame(x = rnorm(500,4)) 
p2 <- data.frame(x = rnorm(500,150)) 

p1$cat <- "a"
p2$cat <- "b"


p <- rbind(p1, p2)
p$zone <- c(rep(c(1, 2), 500))


library(ggplot2)
ggplot(p, aes(x = x))+
  facet_grid(zone~cat, scales = "free")+
  geom_histogram(bins = 30)

这将为您提供此图表（a 和 b 分别代表您的 DLS 和 DAVG_ROP 值类型，1 和 2 代表不同的区域）：

作为旁注，您将在图形输出中有 3 行，因为您有 3 个区域。

至于您的数据，这应该可以重现与示例类似的内容（我不能 100% 肯定，因为我没有对您的数据进行实际测试，但我相当有信心）。我建议将它们全部保留为一个数据集，就像你最初拥有的那样，只是稍微重新组织一下。

library(dplyr)
library(ggplot2)
df1 <- dataset %>%
  select(DLS, Zone) %>%
  mutate(x = DLS, cat = "DLS") %>%
  select(x, Zone, cat)

df2 <- dataset %>%
  select(DAVG_ROP, Zone) %>%
  mutate(x = DAVG_ROP, cat = "DAVG_ROP")%>%
  select(x, Zone, cat)

df <- rbind(df1, df2)

ggplot(df, aes(x = x))+
  facet_grid(Zone~cat, scales = "free")+
  geom_histogram()

可能有一种更有效/更简洁的方法可以在中间进行整理，但这也有效。

【讨论】：