R ggplot2 : using stat_summary (mean) and logarithmic scale

Question

随着时间的推移，我有一堆测量值，我想在 R 中绘制它们。这是我的数据示例。对于 4 个时间点，我有 6 个测量值:

values <- c (1012.0, 1644.9, 837.0, 1200.9, 1652.0, 981.5, 
    2236.9, 1697.5, 2087.7, 1500.8,
    2789.3, 1502.9, 2051.3, 3070.7, 3105.4, 
    2692.5, 1488.5, 1978.1, 1925.4, 1524.3,
    2772.0, 1355.3, 2632.4, 2600.1)
time <- factor (rep (c(0, 12, 24, 72), c(6, 6, 6, 6)))

这些数据的规模是任意的，实际上我将对其进行标准化，以便 t=0 的平均值为 1。

norm <- values / mean (values[time == 0])

到现在为止还挺好。使用 ggplot ，我绘制了各个点，以及通过每个时间点的平均值的线:

require (ggplot2)
p <- ggplot(data = data.frame(time, norm), mapping = aes (x = time, y = norm)) +
    stat_summary (fun.y = mean, geom="line", mapping = aes (group = 1)) +
    geom_point()

但是，现在我想应用对数刻度，这就是我遇到麻烦的地方。当我做:

q <- ggplot(data = data.frame(time, norm), mapping = aes (x = time, y = norm)) +
    stat_summary (fun.y = mean, geom="line", mapping = aes (group = 1)) +
    geom_point() + 
    scale_y_log2()

这条线在 t=0 时不会通过 0，正如您所期望的，因为 log (1) == 0。相反，这条线穿过 y 轴略低于 0。显然， ggplot应用对数转换后的平均值，这给出了不同的结果。我希望它在对数转换之前取平均值。

我怎么知道 ggplot先应用平均值？有没有更好的方法来创建这个图表？

Answer 1

scale_y_log2()将首先进行转换，然后计算几何。
coord_trans()将做相反的事情:首先计算几何图形，然后变换轴。

所以你需要coord_trans(ytrans = "log2")而不是 scale_y_log2()