不同y轴上的layer_bars和layer_lines

Question

我想要创建一个具有分类x值和线和条的情节。

示例数据如下：

dataWide <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarize(sl = mean(Sepal.Length),
            sw = mean(Sepal.Width),
            pl = mean(Petal.Length),
            pw = mean(Petal.Width))

# Source: local data frame [3 x 5]
# 
# Species    sl    sw    pl    pw
# 1     setosa 5.006 3.428 1.462 0.246
# 2 versicolor 5.936 2.770 4.260 1.326
# 3  virginica 6.588 2.974 5.552 2.026

我想要：

1. 在x轴上有刚毛、杂色和处女膜。表示sl、sw和pl的三行，即layer_lines和stroke = ~Species
2. 一个不同比例的layer_bars，右边有轴标签。

我很难把不同的功能组合在一起。以下是我失败的尝试：

library(ggvis)
library(tidyr)
library(dplyr)

long <- dataWide %>%
  select(Species, sl, sw, pl) %>%
  gather(variable, value, sl : pl)

longPw <- dataWide %>% select(Species, pw) %>%
  gather(variable, value, pw)

long %>%
  ggvis(x = ~Species, y = ~value, stroke = ~variable) %>%
  layer_lines() %>%
  add_axis("y", "ypw", orient = "right", title = "PW", grid = F) %>%
  layer_bars(x = ~Species, y = ~value, data = longPw, scale = "ypw")

Answer 1

您只可以使用以下代码来完成这一任务，正如您将看到的，遗憾的是，存在一个无法解决的限制：

首先，为了使其工作，您只需要使用一个数据集，该数据集将包含所需的所有信息。然后使用以下代码：

数据的制备

dataWide <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarize(sl = mean(Sepal.Length),
            sw = mean(Sepal.Width),
            pl = mean(Petal.Length),
            pw = mean(Petal.Width))

library(ggvis)
library(tidyr)
library(dplyr)
long <- dataWide %>%
  select(Species, sl, sw, pl) %>%
  gather(variable, value, sl : pl)

longPw <- dataWide %>% select(Species, pw) %>%
  gather(variable, value, pw)

只需在一个数据集中获得绘图所需的所有信息，即dataWide2：

dataWide2 <- cbind(dataWide, longPw[2:3]) 

溶液

dataWide2 %>%
  #start with barchart
  ggvis(x = ~Species, y = ~value) %>%
  layer_bars(opacity := 0.4) %>%

  #details for right axis i.e. the bars
  add_axis("y", orient = "right", title = "My bars" ,title_offset = 50) %>% 

  #details for left axis i.e. the lines + plotting of lines 
  add_axis("y", 'ylines' , orient = "left", title= "My lines" , grid=F ) %>%
  layer_lines(stroke := 'red',   prop('y', ~sl, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'blue',  prop('y', ~sw, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'green', prop('y', ~pl, scale='ylines')) 

以上代码的几个字：

• 首先，你需要从条形图开始。我不知道为什么会发生这种情况，但相反的情况会产生错误。
• 其次，您需要分别创建线条，因为您使用的是一个数据集，并单独设置颜色。

限制

正如您在条形图下面的图表中所看到的那样，线条没有对齐，但遗憾的是，到目前为止还不能对齐(至少根据我目前的知识--请检查下面的编辑)。这一限制实际上是我首先对堆栈溢出进行了说明的原因。如果你检查我的资料这是我唯一的问题。

希望它有帮助:)

​

编辑

我不知道这篇文章是否是github页面上ggvis上的bug报告的原因，但几个小时前它将据报作为一个bug。

更新

经过一些研究和黑客攻击，我想出了一个解决办法如下：

dataWide2 %>%
  #start with barchart
  ggvis(x = ~as.numeric(Species), y = ~value) %>%
  layer_bars(opacity := 0.4) %>%

  #add the initial x axis in order to set x labes to blank
  add_axis('x', title='Species', properties = axis_props(labels=list(fill='blank'))) %>%


  #details for right axis i.e. the bars
  add_axis("y", orient = "right", title = "My bars" ,title_offset = 50) %>% 

  #details for left axis i.e. the lines + plotting of lines 
  add_axis("y", 'ylines' , orient = "left", title= "My lines" , grid=F ) %>%
  layer_lines(stroke := 'red',   prop('y', ~sl, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'blue',  prop('y', ~sw, scale='ylines')) %>%
  layer_lines(stroke := 'green', prop('y', ~pl, scale='ylines')) %>%

  #add new axis which will be for our categorical x axis
  add_axis('x', 'myx2', orient='bottom', title='') %>%

  #add categorical data and make lines invisible (we only need the categories anyway)
  layer_lines(prop("x", ~ Species, scale = "myx2"), stroke := 'blank') 

数据集完全相同，为了使条形和线条对齐，条形图需要有一个数字x轴。因此，我创建了第二个重叠的x轴，它承载了分类数据。

产出：

​

​

我想您可以设置grid=F并删除一些您不想要的滴答，但这是它所能得到的最好结果。希望能帮上忙！

您可以使用width参数在layer_bars中控制条形图的宽度。