r - ggplot geom_line 在 geom_bar 之上

Question

我希望使用从 faostat 中提取的数据简单地在一个图中显示多年来小麦的产量 (geom_line) 和进口量 (geom_bar)。所以基本上在 x 轴上 = 年，在 y 轴上 = 生产，在最后一个轴上 = 进口。除此之外，我希望将条形图按国家/地区分开以便进口，因为从某个国家/地区进口的更多，但我不希望显示所有条形图，只有前 3 个，其余的应该在一个新的类别“其他”。

我不太熟悉 R 中的代码，但一旦有了基础，我就能弄清楚如何调整它的外观，只需要弄清楚如何开始。

我在这里提供了一个简化的数据集，如前所述，在条形图中我只想显示 3 个最高值，并将其余值合并到一个新类别“其他”中。并且 geom_line 应该显示在其顶部，右侧有一个单独的轴，出于某种原因，geom_line 对我不起作用。

import <- data.frame(country = c("USA", "USA", "EU", "NZ", "EU", "Bulgaria", "Romania", "Serbia"),
                         date = c("1991", "1992", "1994", "1995", "1991", "1991", "1991", "1991"),
                         value = c(1000, 500, 2000, 1500, 1000, 100, 500, 500))

production <- data.frame(date = c("1991", "1992", "1994", "1995", "1995"),
                       value = c(50, 45, 40, 39, 38))

ggplot(data = import, mapping = aes(x=date, y=value, fill=country)) +
  geom_col()

ggplot(data = production, aes(x=date, y=value)) +
  geom_line()

任何正确方向的帮助或指导将不胜感激。先感谢您!热爱这个社区，在帮助下总是很棒 <3

Answer 1

你很接近，但有一些事情可以让你得到你想要的情节:

1. 要将观察结果与 geom_line() 联系起来，您需要添加一个 group 美学。因此，如果您只是在 geom_line() 调用中添加 aes(group = 1)，您将获得一条实际线路。
2. 我强烈建议您将日期视为数字 而不是字符。时间通常是连续的，因此最好以这种方式对待它，除非您有充分的理由将它用作离散变量。
3. 可能有多种方法可以将低值(value) 国家归为一类。我刚刚使用了 if_else。它在这里不起作用，因为但值得了解 forcats::fct_lump_*如果您因为在不同的环境中做类似的事情而还没有看过它。
4. 颜色在堆积图中的显示顺序(以及图例中的默认顺序)基于所提供的因子中的水平。它将默认按字母顺序排列，但您可以通过多种方式手动设置它(虽然 {forcats} 有许多用于此目的的好工具。在这种情况下，将 “other” 类别放在end 你可以使用 forcats::reorder() 并指定 after = Inf 将那个级别推到最后，无论你还有什么。
5. 最后，要正确缩放第二个轴，您需要提供一个转换因子，用于在 sec_axis() 内除以轴刻度，然后乘以您想要查看的数据系列由同一个 vactor 在该轴上。

library(tidyverse)

# create data with date as numeric
import <- data.frame(country = c("USA", "USA", "EU", "NZ", "EU", "Bulgaria", "Romania", "Serbia"),
                     date = c(1991, 1992, 1994, 1995, 1991, 1991, 1991, 1991),
                     value = c(1000, 500, 2000, 1500, 1000, 100, 500, 500))

# lump into 'other' if not in top 3 and move to end
import <- import %>% 
  mutate(country = if_else(value >= sort(value,decreasing = T)[3],
                           country, 
                           "other")) %>% 
  mutate(country = fct_relevel(country, "other", after = Inf))

# create data with date as numeric
production <- data.frame(date = c(1991, 1992, 1994, 1995, 1995),
                         value = c(50, 45, 40, 39, 38))

# calculate scling factor for second axis
trans_fct <- max(import$value)/max(production$value)

# plot with second axis, scaling data series that appears on that axis
ggplot() +
  geom_col(data = import,
           mapping = aes(x = date, y = value, fill = country)) +
  geom_line(data = production, aes(
    x = date,
    y = value * trans_fct,
    group = 1
  )) +
  scale_y_continuous(name = "Import",
                     sec.axis = sec_axis( ~ . / trans_fct, name = "Production"))

^{由 reprex package 创建于 2022-01-17 (v2.0.1)}