Variierende Achsenetiketten Formatierer pro Facette in ggplot/R

Question

Ich habe einen Datenrahmen, der im Laufe der Zeit mehrere Messungen erfasst, dass ich eine 3x1 Facette visualisieren möchte. Jede Kennzahl enthält jedoch unterschiedliche Einheiten/Maßstäbe, die von benutzerdefinierten Umwandlungen und Kennzeichnungsschemata profitieren würden.

Also, meine Frage ist: Wenn die Einheiten und Skalen über verschiedene Facetten unterschiedlich sind, wie kann ich einen benutzerdefinierten Formatierer oder Transformation (d. H. Log10) auf eine bestimmte Achse innerhalb einer Facette angeben?

Zum Beispiel lassen Sie uns sagen, ich habe die Daten:

df = data.frame(dollars=10^rlnorm(50,0,1), counts=rpois(50, 100)) 
melted.df = melt(df, measure.var=c("dollars", "counts")) 

Wie würde man gehen auf eine 2x1 Facette zeigt Dollar und zählt über den Index mit labels=dollars und scale_y_continuous(trans = "log10", ...) für die df$dollars Daten einrichten?

Vielen Dank!

Answer 1

Wie Sie herausgefunden haben, gibt es keine einfache Lösung, aber es kommt viel auf. Da diese Art von Ding so oft gefragt wird, finde ich es hilfreich zu erklären warum das ist schwer, und schlagen eine mögliche Lösung vor.

Meine Erfahrung ist, dass die Menschen im Grunde den Zweck der Facettierung mißverstehen zu ggplot2 oder Gitter Grafiken kommen (oder trellising, in Gitter). Diese Funktion wurde mit einer sehr spezifischen Idee entwickelt: die Visualisierung von Daten über mehrere Gruppen hinweg, die eine gemeinsame Skala teilen. Es kommt von etwas, das das Prinzip der kleinen Vielfachen genannt wird und von Tufte und anderen vertreten wird.

Das Platzieren von Platten nebeneinander mit sehr unterschiedlichen Maßstäben ist etwas, das visuelle Design-Experten neigen zu vermeiden, weil es im besten Fall irreführend sein kann. (Ich schimpfe Sie nicht hier, nur die Begründung zu erklären ...)

Aber natürlich, sobald Sie dieses großartige Werkzeug in der Öffentlichkeit haben, wissen Sie nie, wie die Leute es verwenden werden. So wird es gestreckt: Die Anforderungen kommen in die Fähigkeit, die Skalen je nach Panel variieren zu lassen und verschiedene Aspekte des Plots für jedes Panel getrennt einzustellen. Und so facettiert in ggplot2 wurde weit über seine ursprüngliche Absicht erweitert.

Eine Konsequenz daraus ist, dass einige Dinge schwierig zu implementieren sind, einfach aufgrund der ursprünglichen Designabsicht der Funktion. Dies ist wahrscheinlich ein solches Beispiel.

Ok, genug Erklärung. Hier ist meine Lösung.

Der Trick hier ist zu erkennen, dass Sie nicht Diagramme grafisch darstellen, die eine Skala teilen. Für mich bedeutet das, dass Sie gar nicht daran denken sollten, Facettierungen zu verwenden. Stattdessen jede Parzelle separat machen, und ordnen sie zusammen in einem Grundstück:

library(gridExtra) 

p1 <- ggplot(subset(melted.df,variable == 'dollars'), 
       aes(x = value)) + 
      facet_wrap(~variable) + 
      geom_density() + 
      scale_x_log10(labels = dollar_format()) 

p2 <- ggplot(subset(melted.df,variable == 'counts'), 
       aes(x = value)) + 
      facet_wrap(~variable) + 
      geom_density() 

grid.arrange(p1,p2) 

ich auf das, was gerade erraten haben geom_* Sie verwenden wollten, und ich bin sicher, das ist nicht wirklich Was Sie planen wollten, aber es illustriert zumindest das Prinzip.