r plot（）

Question

我正在建立水柱的垂直剖面图。我的问题是点在x观测值上连接，而不是y观测值。在ggplot下，我知道geom_path可以做到这一点，但我不能使用ggplot，因为我想添加几个x轴。因此我使用plot（）。 所以这就是我的尝试：

Storfjorden <- read.delim("C:/Users/carvi/Desktop/Storfjorden.txt")
smooF=smooth.spline(Storfjorden$Fluorescence,Storfjorden$Depth,spar=0.50)
plot(Storfjorden$Fluorescence,Storfjorden$Depth,ylim=c(80,0),type="n")
lines(smooF)

Resulting plot

如您所见，点通过x观察连接。但是为了观察垂直剖面，我希望看到它们通过y观察连接起来。我尝试按深度排序（使用order（））并且它不会影响结果。有人有线索吗？

如果作为替代方案，有人会想到如何在单个图（温度，盐度，荧光）上绘制不同轴的不同线，那么我可以使用geom_path（）。谢谢！

**我可以回答一个新出现的问题，ggplot中是否有一种方法可以创建geom_smooth（），但是观察连接的顺序是它们出现而不是x轴？

ggplot(melteddf,aes(y=Depth,x=value))+geom_path()+facet_wrap
+(~variable,nrow=1,scales="free‌​_x")+scale_y_reverse‌​()
+geom_smooth(span=‌​0.5,se=FALSE) 

我尝试使用smooth.spline，但没有识别geom_path中的对象。谢谢！

Answer 1

有一个原因导致ggplot2难以在单个图上绘制多个x轴 - 它通常会导致难以阅读（或更糟，误导）的图形。如果您有一个激励性的示例，说明为什么您的示例不属于其中一个类别，则可能会让我们更多地了解更多详细信息。但是，下面是两个可能有用的解决方法。

这是一个快速的MWE来解决这个问题 - 如果你给我们的东西看起来像你的实际数据可能会更有帮助，但这至少会让事情变得非常不同（尽管没有结构，情节）相当凌乱。

请注意，我正在使用dplyr进行多次操作，并将reshape2 melt数据转换为长格式以便于绘制。

library(dplyr)
library(reshape2)

df <-
  data.frame(
    depth = runif(20, 0, 100) %>% round %>% sort
    , measureA = rnorm(20, 10, 3)  
    , measureB = rnorm(20, 50, 10)
    , measureC = rnorm(20, 1000, 30)
  )


meltedDF <-
  df %>%
  melt(id.vars = "depth")

第一个选项是简单地使用facets来绘制彼此相邻的数据：

meltedDF %>%
  ggplot(aes(y = depth
             , x = value)) +
  geom_path() +
  facet_wrap(~variable
             , nrow = 1
             , scales = "free_x") +
  scale_y_reverse()

第二个是标准化数据，然后绘制。在这里，我使用z-score，但是如果你有理由使用其他东西（例如缩放到＃34;适当的＆＃34;你使用的任何变量的数量）你可以改变那个公式：< / p>

meltedDF %>%
  group_by(variable) %>%
  mutate(Standardized = (value - mean(value)) / sd(value)  ) %>%
  ggplot(aes(y = depth
             , x = Standardized
             , col = variable)) +
  geom_path() +
  scale_y_reverse()

如果您需要绘制多个站点，以下是一些包含站点的示例数据：

df <-
  data.frame(
    depth = runif(60, 0, 100) %>% round %>% sort
    , measureA = rnorm(60, 10, 3)  
    , measureB = rnorm(60, 50, 10)
    , measureC = rnorm(60, 1000, 30)
    , site = sample(LETTERS[1:3], 60, TRUE)
  )


meltedDF <-
  df %>%
  melt(id.vars = c("site", "depth"))

您可以使用facet_grid（我的偏好）：

meltedDF %>%
  ggplot(aes(y = depth
             , x = value)) +
  geom_path() +
  facet_grid(site~variable
             , scales = "free_x") +
  scale_y_reverse()

或将facet_wrap添加到标准化图中：

meltedDF %>%
  ggplot(aes(y = depth
             , x = value)) +
  geom_path() +
  facet_grid(site~variable
             , scales = "free_x") +
  scale_y_reverse()