我正在尝试在R中的堆叠条形图上分层放置散点图（带有误差条），以用作热图样式回填，以直观地显示这些点属于哪些类别。我已经成功地构建了这两个组件，但是似乎无法成功地将它们组合在一起，或者找不到可以借鉴的类似示例。
编辑添加：在将代码分解为两个图的ggplot（）+ geom结构并删除误差线后，我可以将两个图都放在同一张图上，但是比例尺已关闭（尽管两者的ymax = 35）并且我不能让它们重叠。
##library/packages
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(forcats) #forcats package
library(scales)
library(plyr)
library(ggplot2)
#Data for point graph:
df<-data.frame(Location=c("Location1","Location2", "Location3"), WALL=c(3.5,1.6,30), NRPK=c(5.6,1.0,21), WALL_CL_L=c(3.2,1.5,27),
WALL_CL_U=c(3.8,2.0,32), NRPK_CL_L=c(5.0,0.05,19.3), NRPK_CL_U=c(6.1,1.2,23.5))
xWALL<-subset(df, select=c("Location","WALL","WALL_CL_L","WALL_CL_U"))
#Data for bar graph:
dat <- read.table(text = " FSI_Scale
1 6
2 9
3 7
4 8
5 5",sep = "",header = TRUE)
datm <- melt(cbind(dat, ind = rownames(dat)), id.vars = c('ind'))
MyColours<-c('green3','green2','yellow1','orange1','red')
Basic<- ggplot() +
geom_point(data=xWALL, aes(x=Location, y=WALL), size=2, shape=23, color="black", fill="cornflowerblue") +
geom_bar(data=datm, aes(x=variable, y=value, fill=forcats::fct_rev(ind)), stat = "identity", position = "fill", width = 1) + scale_fill_manual(values = MyColours)+
theme(axis.title=element_blank(), axis.text=element_blank(),axis.ticks=element_blank())+
guides(fill=FALSE)+
scale_y_continuous(limits=c(0,35))
结果是这样的：barandpoint
非常感谢您提供的任何帮助。
我最终回答了自己的问题。必要的步骤是制作一个非常基本的热图（而不是条形图）并覆盖这些点：
library(RColorBrewer)
library(ggplot2)
#heat map dataframe
d<-data.frame(x=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2), y=rep(0:25,2), z=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5), w=rep(2,52))
#data point dataframe
pd<-data.frame(Loc=c(1,2), var=c(11,17))
#colour palette for heat map
colfunc<-colorRampPalette(c("red","darkorange","yellow1","springgreen","springgreen3"))
ggplot() +
geom_tile(data=d, aes(x,y, fill = z), show.legend=FALSE) +
scale_fill_gradientn(colours = colfunc(5)) +
scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) +
scale_y_continuous(breaks=pretty(d$y, n=10),expand = c(0, 0)) + #point after heatmap or it will be covered
geom_point(data=pd,aes(Loc, var))+
theme_bw() +
theme(axis.title.x =element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
panel.background = element_blank())
这样可以调整热图，以根据需要显示不同的阈值，并显示数据相对于它们的下降位置。
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