使用facet在ggplot中绘制连续和离散系列

Question

我有数据随着时间的推移绘制四个不同的变量。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))

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

有没有解决这个问题的巧妙方法，即。让所有秤都正确吗？我还看到图例按字母顺序排序，我可以更改它，以便图例的顺序与子图的顺序相同吗？

Answer 1

您的数据存在的问题是，数据框subm value的数字是数字（连续），但mcsm value是因素（离散）。您不能对数值和连续值使用相同的比例，并且只能获得最后一个面（离散）的y值。此外，在一个图中也不可能使用两个scale_y...()函数。

我的方法是将mcsm value设为数字（保存为value2），然后使用它们 - 它会将季度绘制为1,2,3和4。传奇问题，请使用scale_color_discrete()并按照您的需要提供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'))

UPDATE - 使用grobs的解决方案

另一种方法是使用grobs和库gridExtra将您的数据绘制为单独的图。

首先，将包含所有图例和数据（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。仅从gp中提取绘制图例的部分（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]]

制作两个新的地块p1和p2 - 首先绘制subm的数据和mcsm的仅次数据。使用scale_color_manual()设置与用于绘图p的颜色相同的颜色。对于第一个图，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。两块地块都应使用faced_grid()来获得分面外观。

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()在一个图中排列图表和图例。

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