如何在ggplot2 R中使用sec_axis()来处理离散数据？

Question

我有类似这样的谨慎数据：

height <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)
weight <- c(100,200,300,400,500,600,700,800)
person <- c("Jack","Jim","Jill","Tess","Jack","Jim","Jill","Tess")
set <- c(1,1,1,1,2,2,2,2)
dat <- data.frame(set,person,height,weight)

我正在尝试绘制一个具有相同 x 轴（人）和 2 个不同 y 轴（体重和身高）的图表。我发现所有的例子都试图绘制次轴（sec_axis），或者使用基本图绘制离散数据。 有没有一种简单的方法可以在 ggplot2 上使用 sec_axis 获取离散数据？ 编辑：评论中有人建议我尝试建议的回复。但是，我现在遇到了这个错误

这是我当前的代码：

p1 <- ggplot(data = dat, aes(x = person, y = weight)) + 
  geom_point(color = "red") + facet_wrap(~set, scales="free") 
p2 <- p1 + scale_y_continuous("height",sec_axis(~.*1.2, name="height"))
p2

I get the error: Error in x < range[1] : 
  comparison (3) is possible only for atomic and list types

或者，现在我已经修改了示例以匹配发布的此示例。

p <- ggplot(dat, aes(x = person))
p <- p + geom_line(aes(y = height, colour = "Height"))

# adding the relative weight data, transformed to match roughly the range of the height
p <- p + geom_line(aes(y = weight/100, colour = "Weight"))

# now adding the secondary axis, following the example in the help file ?scale_y_continuous
# and, very important, reverting the above transformation
p <- p + scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.*100, name = "Relative weight [%]"))

# modifying colours and theme options
p <- p + scale_colour_manual(values = c("blue", "red"))
p <- p + labs(y = "Height [inches]",
              x = "Person",
              colour = "Parameter")
p <- p + theme(legend.position = c(0.8, 0.9))+ facet_wrap(~set, scales="free") 
p

我收到一条错误消息

"geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to 
 adjust the group aesthetic?"

我得到了模板，但没有绘制任何点

Answer 1

如果未明确指定参数名称，则 R 函数参数将按位置输入。正如 @Z.Lin 在评论中提到的，您需要在

sec.axis=

函数之前添加

sec_axis

来指示您正在将此函数输入到

sec.axis

的

scale_y_continuous

参数中。如果您不这样做，它将被输入到

scale_y_continuous

的第二个参数中，默认情况下为

breaks=

。因此，错误消息与您没有为

breaks

参数输入可接受的数据类型有关：

p1 <- ggplot(data = dat, aes(x = person, y = weight)) + 
  geom_point(color = "red") + facet_wrap(~set, scales="free") 
p2 <- p1 + scale_y_continuous("weight", sec.axis = sec_axis(~.*1.2, name="height"))
p2

name=

的第一个参数 (

scale_y_continuous

) 用于 first y 尺度，而

sec.axis=

参数用于 second y 尺度。我更改了你的第一个 y 刻度名称来纠正这个问题。