使用ggplot绘制不同的y轴缩放facet_grid（）？

我遇到了麻烦绘制一些数据到两个独立的y尺度。以下是我一直在处理的一些空气质量数据的两个可视化图。第一幅图描绘了十亿分之一部分的每种污染物。在这个图中，co在y轴上占主导地位，其他污染物的变化都没有被正确表示。在空气质量科学中，污染物co通常代表百万分之一而不是十亿分之几。第二张图说明了相同的no,no2和o3数据，但我已将co浓度从ppb转换为ppm（除以1000）。然而，虽然no，no2和o3更好看，在co的变化没有被公正地代表...使用ggplot绘制不同的y轴缩放facet_grid（）？

是否有使用ggplot()正常化y轴的刻度一个简单的方法，并最能代表每种类型的污染物？我也试图通过其他一些使用gridExtra将两个独立地块拼接在一起的示例，每个示例均保留其原始y坐标。

生成这些数字所需的数据非常庞大（26,295个观测值），所以我仍在研究一个可重复的示例。希望的解决方案可以在ggplot()代码内找到描述如下：

plt <- ggplot(df, aes(x=date, y = value, color = pollutant)) + 
    geom_point() + 
    facet_grid(id~pollutant, labeller = label_both, switch = "y") 
plt

下面介绍一下head(df)看起来像（前转换co到ppm）：

    date id pollutant value 
1 2017-06-16 10:00:00 Pohl  co 236.00 
2 2017-06-16 10:00:00 Pohl  no 23.06 
3 2017-06-16 10:00:00 Pohl  no2 12.05 
4 2017-06-16 10:00:00 Pohl  o3 8.52 
5 2017-06-16 11:00:00 Pohl  co 207.00 
6 2017-06-16 11:00:00 Pohl  no 20.82

来源

2017-09-13 spacedSparking

'facet_grid（...，鳞片= “free_y”）'允许每个行有不同的y轴规模，但你可能不得不切换行/列小平面，如'facet_grid（pollutant_id，scales =“free_y”）' – Marius

你可以把你的解决方案作为答案，而不是添加我回答你的问题，那么你可以把它标记为已解决。 – aosmith

好吧，我会那样做的。我不确定这是否是犹太教，因为马吕斯在技术上是回答这个问题的人。 – spacedSparking

Marius指出包括在facet_grid()函数中的210将提供期望的输出。谢谢！

解决方案：

plt <- ggplot(df, aes(x=date, y = value, color = pollutant)) + 
geom_point() + 
facet_grid(pollutant~id, scales = "free_y", labeller = label_both, switch = "y") 
plt

输出：

来源

2017-09-13 21:13:44 spacedSparking

使用ggplot绘制不同的y轴缩放facet_grid（）？

回答

相关问题