如何将次要Y轴链接到ggplot2中的正确变量？
维塔·齐瓦·阿里夫（Vita Ziva Alif）
我正在尝试覆盖条形图和折线图（请参见下文），并且已成功完成此操作并添加了辅助y轴。但是，添加y轴时，次要y轴的变量不会更改，因此在图的最底部几乎看不到。有没有一种方法可以指定每个变量适合哪个轴？我尝试修改条形图和折线图的绘制方式（例如，使用统计信息而不是几何图形），但这没有任何区别。
原始情节1： 
原始情节2：
叠加图： 
我的叠加图代码：
p<-ggplot(data=sparrowpop1,aes(x=as.factor(year)))
+stat_summary_bin(fun="mean", geom="col",mapping=aes(x=as.factor(year) , y=pop_size),color="darkblue", fill="white")
+geom_line(data=sparrowpop1, mapping=aes( y=freq, group=ID, colour=ID), stat="identity")
+scale_y_continuous(name="Population size",sec.axis=sec_axis(trans=~./30, name="Expected geneti frequencies"))
+xlab("Year")+ylab("Population size")
+theme_bw()+theme(text=element_text(size=23), legend.position="none")
我的数据样本：
> sparrowpop1[c(1:30),]
X year pop_size ID Sex freq id year1
1 1 2000 303 4153 1 1.00000 4153 2000
2 2 2000 303 4168 2 1.00000 4168 2000
3 3 2000 303 4177 2 1.00000 4177 2000
4 4 2000 303 4178 2 1.00000 4178 2000
5 5 2000 303 4189 2 1.00000 4189 2000
6 6 2000 303 4217 2 1.00000 4217 2000
7 7 2000 303 4255 2 1.00000 4255 2000
8 8 2000 303 4273 2 0.50000 4273 2000
9 9 2000 303 4274 1 0.50000 4274 2000
10 10 2000 303 4275 1 0.50000 4275 2000
11 11 2000 303 4303 1 0.50000 4303 2000
12 12 2000 303 4304 1 0.50000 4304 2000
13 13 2000 303 4333 2 1.00000 4333 2000
14 14 2000 303 4447 2 2.00000 4447 2000
15 15 2000 303 4455 1 2.00000 4455 2000
16 16 2000 303 4463 1 1.50000 4463 2000
17 17 2000 303 4464 1 1.50000 4464 2000
18 18 2000 303 4465 2 1.00000 4465 2000
19 19 2000 303 4468 2 1.00000 4468 2000
20 20 2000 303 4500 2 1.00000 4500 2000
21 21 2000 303 4501 2 1.00000 4501 2000
22 22 2000 303 4503 1 1.00000 4503 2000
23 23 2000 303 4504 2 1.00000 4504 2000
24 24 2001 338 104 1 0.50000 104 2001
25 25 2001 338 114 1 0.50000 114 2001
26 26 2001 338 20 1 1.00000 20 2001
27 27 2001 338 206 2 0.50000 206 2001
28 28 2001 338 23 1 1.00000 23 2001
29 29 2001 338 24 1 0.50000 24 2001
30 30 2001 338 32 2 0.50000 32 2001
谢谢您的帮助！
特朗布兰德
人们通常会忘记的是，辅助轴只是标记数据且不执行任何转换的方式。因此，您需要自己转换要在辅助轴上拥有的数据。在下面，我们将使用a scalefactor，将其与输入数据相乘，反之，将转换参数除以辅助轴。
library(ggplot2)
library(scales)
# Make dummy data with similar columns
sparrowpop1 <- expand.grid(year = 2001:2005, ID = 1:10)
sparrowpop1$pop_size <- rlnorm(nrow(sparrowpop1))
sparrowpop1$freq <- rlnorm(nrow(sparrowpop1)) / 30
scalefactor <- 30
ggplot(data=sparrowpop1,aes(x=as.factor(year))) +
stat_summary_bin(fun="mean", geom="col",
mapping=aes(y=pop_size),
color="darkblue", fill="white") +
geom_line(mapping=aes(y=freq * scalefactor, # <- transform here
group=ID, colour=ID),
stat="identity") +
scale_y_continuous(
name="Population size",
sec.axis=sec_axis(trans=~ . / scalefactor, # <- inverse transform here
name="Expected genetic frequencies")
) +
xlab("Year") +
theme_bw() +
theme(text=element_text(size=23), legend.position="none")
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