r - Y-break 与 R 的比例变化

Question

我还是 R 的新手。我同意帮助一位 friend 重新绘制他的图表，但事实证明，他的一个情节设计很难重现。这是因为他在条形图上插入了一个 Y 轴中断，然后进行了比例更改。下面的示例图片说明了这一点。

出乎意料的是，事实证明这很难实现。我曾尝试使用:

barplot() #所有元素都很难实现，无法实现

gap.barplot() #不允许分组条形图

ggplot() #经过大量时间学习基础知识后发现它不允许破坏轴

请问有人有在R上绘制这个的直观方法吗？
注意:我知道显示此信息的最佳方法可能是对数据进行对数转换以使其符合比例，但我想建议使用两个绘图选项。

如果有人想测试，下面给出了一些汇总数据:

  AAP    Sex    min     max       mean          sd          
1  12d Female 100.97  702.36  444.07389  197.970342  
2  12d   Male  24.69 1090.15  469.48200  262.893780  
3  18d Female 195.01 4204.68 1273.72000 1105.568111 
4  18d   Male 487.75 4941.30 1452.37937 1232.659688 
5  24d Female 248.58 3556.11 1583.09958  925.263382 
6  24d   Male 556.60 4463.22 1589.50318  973.225661 
7   3d Female   4.87   16.93   12.86571    4.197987   
8   3d   Male   3.23   16.35    8.13000    5.364383   
9   6d Female   3.20   37.63   15.07500   11.502331   
10  6d   Male   4.64   94.93   28.39300   30.671206   

Answer 1

无论您使用哪种图形包，所涉及的基本步骤都相同:

将数据转换成你想要的 Y 尺度

提供比例尺中断的一些指示

更新 y 轴以显示新的比例

所以 ggplot 中的一个例子可能看起来像

library(ggplot2)
dput (dat)
#structure(list(AAP = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 
#4L, 5L, 5L), .Label = c("12d", "18d", "24d", "3d", "6d"), class = "factor"), 
#Sex = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Female", 
#"Male"), class = "factor"), min = c(100.97, 24.69, 195.01, 
#487.75, 248.58, 556.6, 4.87, 3.23, 3.2, 4.64), max = c(702.36, 
#1090.15, 4204.68, 4941.3, 3556.11, 4463.22, 16.93, 16.35, 
#37.63, 94.93), mean = c(444.07389, 469.482, 1273.72, 1452.37937, 
#1583.09958, 1589.50318, 12.86571, 8.13, 15.075, 28.393), 
#sd = c(197.970342, 262.89378, 1105.568111, 1232.659688, 925.263382, 
#973.225661, 4.197987, 5.364383, 11.502331, 30.671206)), .Names = c("AAP", 
#"Sex", "min", "max", "mean", "sd"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
#-10L))

#Function to transform data to y positions
trans <- function(x){pmin(x,40) + 0.05*pmax(x-40,0)}

yticks <- c(0, 20, 40, 500, 1000, 1500, 2000)

#Transform the data onto the display scale
dat$mean_t <- trans(dat$mean)
dat$sd_up_t <- trans(dat$mean + dat$sd)
dat$sd_low_t <- pmax(trans(dat$mean - dat$sd),1) #

ggplot(data=dat, aes(x=AAP, y=mean_t, group=Sex,fill=Sex)) +
  geom_errorbar(aes(ymin=sd_low_t, ymax=sd_up_t),position="dodge") + 
  geom_col(position="dodge") +
  geom_rect(aes(xmin=0, xmax=6, ymin=42, ymax=48), fill="white") +
  scale_y_continuous(limits=c(0,NA), breaks=trans(yticks), labels=yticks) +
  labs(y="Relative titer of CLas")

请注意，我没有得到与您示例中完全相同的误差条，结果输出可能不会让 ggplot2 的作者 Hadley Wickham 满意。