R 使用计数和累积计数在ggplot中创建2个y轴

这里有一些虚拟数据

dummy <- data.frame(numbers = 1:5,
symptomdate  = as.Date(c("2012-08-30", "2012-08-30", "2012-08-31", "2012-09-01", "2012-09-01")),
reporteddate = as.Date(c("2012-09-02", "2012-09-03", "2012-09-05", "2012-09-07", "2012-09-08")),
dateofdeath   = as.Date(c("2012-09-10", NA, NA, NA, "2012-09-31")),
gender = c("Female", "Male", "Male","Female", "Male"),
position = c("Resident", "Staff", "Resident", "Staff", "Staff"), 
outbreakdate = as.Date(c("2012-08-31","2012-08-31","2012-08-31","2012-08-31","2012-08-31")))

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我知道这一定很简单，但我看了无数的帖子，都想不出来。提前谢谢你

试试这个。使用虚拟数据，您可以为案例和累积计数创建变量。计算比例因子后，可以将形状重塑为“长”，并使用所需结构绘制绘图。这里是代码，其中

tidyverse

函数已在

dummy

dataframe上使用：

library(tidyverse)
#Code
newdf <- dummy %>% group_by(symptomdate) %>%
  summarise(Count=n()) %>% ungroup() %>%
  mutate(Cum=cumsum(Count))
#Scaling factor
sf <- max(newdf$Count)
newdf$Cum <- newdf$Cum/sf
#plot
newdf %>%
  pivot_longer(-symptomdate) %>%
  ggplot(aes(x=symptomdate)) +
  geom_bar( aes(y = value, fill = name, group = name),
            stat="identity", position=position_dodge(),
            color="black", alpha=.6)  +
  scale_fill_manual(values = c("blue", "red")) +
  scale_y_continuous(name = "Cases",sec.axis = sec_axis(~.*sf, name="Cum Cases"))+
  labs(fill='Variable')+
  theme_bw()

库（tidyverse）
#代码
新DF%分组依据（症状日期）%>%
汇总（计数=n（））%%>%ungroup（）%%>%
突变（Cum=cumsum（计数））
#比例因子
sf%
ggplot（aes（x=症状日期））+
几何图形条（aes（y=值，填充=名称，组=名称），
stat=“identity”，position=position\u dodge（），
color=“黑色”，alpha=.6）+
刻度填充手动（数值=c（“蓝色”、“红色”））+
连续缩放（name=“Cases”，sec.axis=sec\u轴（~.*sf，name=“Cum Cases”））+
实验室（fill='Variable'）+
主题_bw（）

输出：

---

非常感谢您！在创建新数据集时，如何保留一些其他变量（性别、年龄等）？@mobo1在这种情况下，您应该使用

mutate（）

或使用smt，如

dummy%>%left\u join（newdf）

小心，在绘图中可以放置所有这些变量。处理好这件事。我希望这个答案对你有用！成功了！这非常有用，谢谢@太棒了！如果你发现这个答案，请考虑接受它。

library(tidyverse)
#Code
newdf <- dummy %>% group_by(symptomdate) %>%
  summarise(Count=n()) %>% ungroup() %>%
  mutate(Cum=cumsum(Count))
#Scaling factor
sf <- max(newdf$Count)
newdf$Cum <- newdf$Cum/sf
#plot
newdf %>%
  pivot_longer(-symptomdate) %>%
  ggplot(aes(x=symptomdate)) +
  geom_bar( aes(y = value, fill = name, group = name),
            stat="identity", position=position_dodge(),
            color="black", alpha=.6)  +
  scale_fill_manual(values = c("blue", "red")) +
  scale_y_continuous(name = "Cases",sec.axis = sec_axis(~.*sf, name="Cum Cases"))+
  labs(fill='Variable')+
  theme_bw()