同一图表上的多个日内时间序列

Question

我正在努力研究一些东西，我相信，在R中应该是相当直接的。

请考虑以下示例：

library(dplyr)
library(tidyverse)

time = c('2013-01-03 22:04:21.549', '2013-01-03 22:04:22.349', '2013-01-03 22:04:23.559', '2013-01-03 22:04:25.559' )
value1 = c(1,2,3,4)
value2 = c(400,500,444,210)

data <- data_frame(time, value1, value2)
data <-data %>%  mutate(time = as.POSIXct(time))

> data
# A tibble: 4 × 3
                 time value1 value2
               <dttm>  <dbl>  <dbl>
1 2013-01-03 22:04:21      1    400
2 2013-01-03 22:04:22      2    500
3 2013-01-03 22:04:23      3    444
4 2013-01-03 22:04:25      4    210

我的问题很简单：

我想在SAME图表上用两个不同的Y轴绘制value1 AND value2。

实际上，正如您在示例中所看到的，两个变量之间的单位差别很大，因此仅使用一个轴会压缩其中一个时间序列。

令人惊讶的是，为这个问题找到一张漂亮的图表已经证明是非常困难的。我很生气（当然，不是很生气。只是感到困惑;））。

在Python Pandas中，人们可以简单地使用：

data.set_index('time', inplace = True)
data[['value1', 'value2']].plot(secondary_y = 'value2')

在Stata中，人们可以简单地说：

twoway (line value1 time, sort ) (line value2 time, sort)

在R中，我不知道该怎么做。我在这里错过了什么吗？ Base R，ggplot2，一些奇怪的包，任何有正确定制选项的工作解决方案都可以。

Answer 1

可以满足您需求的基础R hack。我会不遗余力地说明哪些组件（蓝色与红色）负责哪些组件。它很难看，但它展示了必要的要点。使用您的数据：

# making sure the left and right sides have the same space
par(mar = c(4,4,1,4) + 0.1)
# first plot
plot(value1 ~ time, data = data, pch = 16, col = "blue", las = 1,
     col.axis = "blue", col.lab = "blue")
grid(lty = 1, col = "blue")
# "reset" the whole plot for an overlay
par(fig = c(0,1,0,1), new = TRUE)
# second plot, sans axes and other annotation
plot(value2 ~ time, data = data, pch = 16, col = "red",
     axes = FALSE, ann = FALSE)
grid(lty = 3, col = "red")
# add the right-axis and label
axis(side = 4, las = 1, col.axis = "red")
mtext("value2", side = 4, line = 3, col = "red")

我添加了网格以突出美学问题：他们不能整齐地对齐＃34;。如果您对此感到满意，请立即停止。

这是一种方法（尚未使用明显不同的数据范围进行测试）。 （根据您的数据和偏好，肯定有其他方法。）

# one way that may "normalize" the y-axes for you, so that the grid should be identical
y1 <- pretty(data$value1)
y1n <- length(y1)
y2 <- pretty(data$value2)
y2n <- length(y2)
if (y1n < y2n) {
  y1 <- c(y1, y1[y1n] + diff(y1)[1])
} else if (y1n > y2n) {
  y2 <- c(y2, y2[y2n] + diff(y2)[1])
}

随后的情节，添加ylim=range(...)：

# making sure the left and right sides have the same space
par(mar = c(4,4,1,4) + 0.1)
# first plot
plot(value1 ~ time, data = data, pch = 16, col = "blue", las = 1, ylim = range(y1),
     col.axis = "blue", col.lab = "blue")
grid(lty = 1, col = "blue")
# "reset" the whole plot for an overlay
par(fig = c(0,1,0,1), new = TRUE)
# second plot, sans axes and other annotation
plot(value2 ~ time, data = data, pch = 16, col = "red", ylim = range(y2),
     axes = FALSE, ann = FALSE)
grid(lty = 3, col = "red")
# add the right-axis and label
axis(side = 4, las = 1, col.axis = "red")
mtext("value2", side = 4, line = 3, col = "red")

（虽然红蓝交替的网格线是残酷的，但它们表明网格确实很好地对齐。）

注意：使用par(fig = c(0,1,0,1), new = TRUE)有点脆弱。做一些事情，比如改变图表之间的边距或其他重大变化，很容易打破叠加层，除非你做一些手工工作，看看添加过程实际上是如何实现的，否则你不会真正知道。在这＆＃34;检查＆＃34;过程中，您可能希望从第二个图中删除axes=F, ann=F，以确认至少框和x轴按预期对齐。

Answer 2

版本2.2.0 ggplot2允许定义辅助轴。现在，第二个时间序列可以适当缩放并显示在同一个图表中：

data %>% 
  mutate(value2 = value2 / 100) %>%    # scale value2
  gather(variable, value, -time) %>%   # reshape wide to long
  ggplot(aes(time, value, colour = variable)) + 
  geom_point() + geom_line() + 
  scale_y_continuous(name = "value1", sec.axis = sec_axis(~ . * 100, name = "value2"))