gg.gap包—截断Y轴小能手

截断Y轴往往是我们作柱形图时候,当有一组数据的分布过大或者过小时候需要用到,不截断的话值小的变量信息往往会被掩盖,图片也会不美观,今天介绍俩个方便截断Y轴方法供大家参考。

gg.gap

这个包已经发布在Cran上了,可以直接install.packages('gg.gap')进行安装,这里给出包的文档地址以供学习。

image-20200928095904604

这个包的Description中提到ggplot2图中定义Y轴不是很容易,gg.gap()函数可以执行此操作,我们就来一探究竟。使用前我们先通过?gg.gap了解一下该函数。简单使用如下:

image-20200928102714787

参数并不算多,我们来简单看一下:

参数 作用
plot 'ggplot2'图形
ylim y轴数值的限制
segments 设置一段的间隔。如果你想给出多段间隔,请使用list()将它们连接起来。
tick_width 设置每个分段的刻度。
rel_heights 设置分段的相对高度,默认为1和0。
vjust 垂直调整,默认为0
........ ?gg.gap自行了解吧

示例

我们来看下文档中给的例子,是用了mtcars数据集示范。

先来个简单的柱形图

data(mtcars)
library(ggplot2)
p<-ggplot(data = mtcars, aes(x = gear, fill = gear)) +
  geom_bar() +
  ggtitle("Number of Cars by Gear") +
  xlab("Gears")
p
image-20200928101928940

先切一刀

通过设置segment=c(5,10)可以轻松将Y中从5到10处截断

library(gg.gap)# 加载包
gg.gap(plot=p,
       segments=c(5,10),
       ylim=c(0,50))
image-20200928102433336

再来一刀

切俩段时候注意使用list函数包含俩段的范围,这里还用到tick_width = c(1,0.5,10),它的作用可以设置每个分段的刻度范围,如下图切分后的三个图,Y轴的数值范围就分别变为1,0.5,10了。

gg.gap(plot=p,
       segments=list(c(2.5,4),c(5,10)),
       tick_width = c(1,0.5,10),
       ylim=c(0,50))
image-20200928102930287

设置相对高度

rel_heights参数可以设置Y轴片段的相对高度,用时自己调节数值至理想的样子即可。

gg.gap(plot=p,
       segments=list(c(2.5,4),c(5,10)),
       tick_width = c(1,0.5,10),
       rel_heights=c(0.2,0,0.2,0,1),
       ylim=c(0,50))
image-20200928104556074

其他

  1. 我们可以设置scale_y_continuous(trans = 'reverse')将Y轴数值进行反转,从上往下数值由小到大,也是一种不错的选择。
#reversed y-axis
p<-ggplot(data = mtcars, aes(x = gear, fill = gear)) +
  geom_bar() +
  ggtitle("Number of Cars by Gear") +
  xlab("Gears")+
  scale_y_continuous(trans = 'reverse')
p
#single segments and missing tick_width
gg.gap(plot=p,
       segments=c(10,5),
       ylim=c(15,0))

image-20200928105220799
  1. 在看文档时候,看到作者在新版本v1.3中增添了一个add_legend函数可以去增加图例。

    library(ggplot2)
    mtcars$gear <- factor(mtcars$gear)
    bp <- ggplot(data = mtcars, aes(x = gear, fill = gear)) +
     geom_bar() +
     ggtitle("Number of Cars by Gear") +
     xlab("Gears")
    gg.gap(plot = bp,
     ylim = c(0,16),
     segments = c(6,8))
    add.legend(plot = bp,
     margin = c(top=1,right=1,bottom=1,left=460))
    
    image-20200928105523712

以上就是gg.gap包截断Y轴的基本使用了,更多参数细节可以去看源文档,不多内容也就俩三页。

另一种思路(coord_cartesian函数)

其实Y轴截断是俩个范围的内的图形进行组合,再调整比例的设置,想起来之前看到一个帖子用到了coord_cartesian函数,再利用ggpubr包中的ggarrange进行俩个图形的拼接也可以实现目的,我们还以上面的柱形图举例:

library(ggpubr)
p1<-ggplot(data = mtcars, aes(x = gear, fill = gear)) +
  geom_bar() +
  xlab("Gears")+
  coord_cartesian(ylim = c(0,5))
p2<-ggplot(data = mtcars, aes(x = gear, fill = gear)) +
  geom_bar() +
  ggtitle("Number of Cars by Gear")+
  labs(x=NULL,y=NULL,fill=NULL) +
  theme(axis.text.x = element_blank(),axis.ticks.x = element_blank()) +     #去掉X轴和X轴的文字
  coord_cartesian(ylim = c(10,50))
p1
p2
#拼起来
ggarrange(p2,p1,heights=c(1/5, 4/5),ncol = 1, nrow = 2,common.legend = TRUE,legend="right",align = "v")
image-20200928110535086
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,634评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,951评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,427评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,770评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,835评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,799评论 1 294
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,768评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,544评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,979评论 1 308
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,271评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,427评论 1 345
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,121评论 5 340
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,756评论 3 324
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,375评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,579评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,410评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,315评论 2 352