如何使用 ggplot2 绘制双轴分离图？
本篇代码及思路由读者大肚子飞行员提供，由闪闪写作和排版整理。
简介
最近科研绘图中，需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。
低配版条形图
首先，构造一个数据集作为样例，读者可以根据自己的数据进行调整即可。假设 y 是分类变量，x 是连续型变量。
df1 <- data.frame(
term = paste0('term', 1:4),
p.val = runif(4, 1, 5)
)
样例数据集
之后，使用 geom_col() 绘制条形图，简单调整柱子的宽度以及加上 x，y 轴标题。
ggplot(df1, aes(p.val, term)) +
geom_col(width = 0.6) +
labs(x = '-log(BH p value)',
y = 'Terms')
低配版条形图
高配版条形图
使用 geom_rangeframe()将 x,y 轴分离。在此之前，创建一个新的数据框，根据你的 x 值，手动划分 x 轴尺度范围。
df2 <- data.frame(x = c(0,2,4,6), y = df1$term)
然后进行一些细节的调整，得到下面的图形。这里的细节调整包括：使用 ggthemes 包中的 theme_tufte() 主题，viridis 包的 scale_fill_viridis() 离散配色。填充的 legend 没有实际含义，所以将图例去除（legend.position = 'none'）。
注意：这里将柱子按照类别进行填充，当然你也可以使用另一个变量进行填充（下面会给例子）。
ggplot(df1, aes(p.val, term)) +
geom_col(aes(fill = term), width = 0.6) +
geom_rangeframe(data = df2, aes(x = x, y = y), sides = 'bl') +
scale_fill_viridis(discrete = T)+
theme_tufte() +
theme(
legend.position = 'none',
panel.grid = element_blank(),
axis.text = element_text(size = rel(1.1))
) +
labs(x = '-log(BH p value)',
y = 'Terms')
高配版条形图
进阶版条形图
如前面所说，如果读者还想表达另一个变量与这两个变量之间的关系。可以在柱子的填充上加上做文章。假设第三变量为各个 Term 的得分系数 score（连续型变量）。那么对上面的代码进行简单调整，即可得到以下图形。
主要细节调整：
geom_col()中的aes(fill = score)，连续性变量填充使用scale_fill_gradient2()以及加上了图例。
df1 <- data.frame(
term = paste0('term', 1:8),
p.val = runif(8, 1, 5),
score = rnorm(8, 0, 1)
)
df2 <- data.frame(x = c(0:6,6), y = df1$term)
ggplot(df1, aes(p.val, term)) +
geom_col(aes(fill = score), width = 0.6) +
geom_rangeframe(data = df2, aes(x = x, y = y), sides = 'bl') +
scale_fill_gradient2(
low = 'cyan',
mid = '#fbffff',
high = 'chocolate1',
midpoint = 0)+
theme_tufte() +
theme(
legend.position = c(0.9,0.75),
panel.grid = element_blank(),
axis.text = element_text(size = rel(1.1))
) +
labs(x = '-log(BH p value)',
y = 'Terms')
进阶版条形图
小编有话说
- 本推文最主要知识点：使用
geom_rangeframe()并配合 ggthemes 包中的theme_tufte()主题，得到 x，y 轴分离的图形。 - 推文以条形图作为例子进行详细讲解（试图教会你们😄）。当然这种技巧也可以使用其他图形中。读者如有需求，可以自行探索。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2022-01-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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