R 使用ggplot2，可以在轴中插入打断吗？

我想做一个条形图，其中一个值比所有其他值都大。有没有办法使y轴不连续？我的数据如下：

df <- data.frame(a = c(1,2,3,500), b = c('a1', 'a2','a3', 'a4'))

p <- ggplot(data = df, aes(x = b, y = a)) + geom_bar() 
p <- p + opts(axis.text.x=theme_text(angle= 90, hjust=1))  + coord_flip()
p

---

不，不使用ggplot。参见线程中的讨论，Hadley解释了为什么不可能，但给出了一个建议的替代方案（分面图，一个包含所有数据，一个在特定区域缩放）。

否，不使用ggplot。参见线程中的讨论，Hadley解释了为什么不可能，但给出了一个建议的替代方案（分面图，一个包含所有数据，一个在特定区域缩放）。

如其他地方所述，

ggplot2

无法很好地处理这一问题，因为断轴通常被认为是有问题的

其他策略通常被认为是解决这个问题的更好方法。Brian提到了一些（刻面，两个关注不同值集的情节）。人们经常忽略的另一个选择，尤其是柱状图，是制作一张表格：

从实际值来看，500并没有掩盖其他值之间的差异！由于某些原因，表作为一种可视化技术并没有得到足够的重视。您可能会反对您的数据有很多类别，这些类别在表中变得很难处理。如果是这样的话，你的条形图很可能也会有太多的条形图

我不是一直在为桌子争论。但如果你用相对少的酒吧制作条形码，这绝对是一件值得考虑的事情。如果你正在用大量的条形图制作条形图，你可能需要重新考虑一下

---

最后，在实现断轴的

plotrix

包中还有

axis.break

函数。但是，根据我收集的信息，您必须亲自指定轴标签和位置。

如其他地方所述，这不是

ggplot2

能够很好处理的事情，因为断轴通常被认为是有问题的

其他策略通常被认为是解决这个问题的更好方法。Brian提到了一些（刻面，两个关注不同值集的情节）。人们经常忽略的另一个选择，尤其是柱状图，是制作一张表格：

从实际值来看，500并没有掩盖其他值之间的差异！由于某些原因，表作为一种可视化技术并没有得到足够的重视。您可能会反对您的数据有很多类别，这些类别在表中变得很难处理。如果是这样的话，你的条形图很可能也会有太多的条形图

我不是一直在为桌子争论。但如果你用相对少的酒吧制作条形码，这绝对是一件值得考虑的事情。如果你正在用大量的条形图制作条形图，你可能需要重新考虑一下

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最后，在实现断轴的

plotrix

包中还有

axis.break

函数。但是，根据我收集的信息，您必须亲自指定轴标签和位置。

我怀疑R中是否有现成的内容，但您可以将数据显示为一系列3D部分立方体。500只有5*10*10，所以它可以很好地扩展。确切的值可以是一个标签

---

这可能只有在出于某种原因必须使用图形表示的情况下才应该使用。

我怀疑R中是否有现成的内容，但您可以将数据显示为一系列3D部分立方体。500只有5*10*10，所以它可以很好地扩展。确切的值可以是一个标签

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仅当出于某种原因必须使用图形表示时，才应使用此选项。

不使用ggplot，但使用plotrix，您可以轻松地执行此操作：

library(plotrix)
gap.barplot(df$a, gap=c(5,495),horiz=T)

---

不是使用ggplot，而是使用plotrix，您可以轻松做到这一点：

library(plotrix)
gap.barplot(df$a, gap=c(5,495),horiz=T)

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没有，不幸的是没有

令人担心的是，允许不连续的轴会导致观众的欺骗。然而，在某些情况下，没有不连续轴会导致变形

例如，如果轴被截断，但通常位于某个间隔内（例如[0,1]），受众可能不会注意到截断，并对数据做出扭曲的结论。在这种情况下，显式不连续轴更合适、更透明

比较：

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不，不幸的是没有

令人担心的是，允许不连续的轴会导致观众的欺骗。然而，在某些情况下，没有不连续轴会导致变形

例如，如果轴被截断，但通常位于某个间隔内（例如[0,1]），受众可能不会注意到截断，并对数据做出扭曲的结论。在这种情况下，显式不连续轴更合适、更透明

比较：

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一种策略是将轴更改为绘图对数比例。通过这种方式，您可以将指数级较高的值减少10倍。一种策略是将轴更改为绘图对数比例。通过这种方式，您可以在八年后将指数级更高的值减少10倍，

ggforce

包提供了一个

facet_zoom（）

扩展，它是用于显示两个图（如中所述）的实现

缩放面

不幸的是，

ggforce

的当前版本0.2.2在

coord_flip（）

中抛出了一个错误，因此只能显示垂直条

缩放的方面显示了小值的变化，但仍然包含大的-现在被裁剪的-

a4

条。

zoom.data

参数控制哪些值出现在缩放的面中：

library(ggforce)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  facet_zoom(ylim = c(0, 10), zoom.data = ifelse(a <= 10, NA, FALSE))

或

两个方面 这是由布莱恩·迪格斯提出的，也是由他解释哈德利建议使用的

分面绘图，一个包含所有数据，一个在特定区域缩放

但没有为该appr提供任何代码

library(ggforce)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  facet_zoom(ylim = c(0, 10), zoom.data = ifelse(a <= 10, NA, FALSE))

library(ggplot2)
g1 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip()
g2 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  ylim(NA, 10)

cowplot::plot_grid(g1, g2) # or ggpubr::ggarrange(g1, g2)

gridExtra::grid.arrange(g1, g2) # or egg::ggarrange(g1, g2)

library(dplyr)
library(ggplot2)
ggplot() + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col(data = df %>% mutate(subset = "all")) +
  geom_col(data = df %>% filter(a <= 10) %>% mutate(subset = "small")) +
  coord_flip() + 
  facet_wrap(~ subset, scales = "free_x")

library("tidyverse")
df <- data.frame(myLetter=LETTERS[1:4], myValue=runif(12) + rep(c(4,0,0),2))  # cluster a few values well above 1
df$myFacet <- df$myValue > 3
(ggplot(df, aes(y=myLetter, x=myValue)) 
  + geom_point() 
  + facet_grid(. ~ myFacet, scales="free", space="free")
  + scale_x_continuous(breaks = seq(0, 5, .25)) # this gives both facets equal interval spacing.
  + theme(strip.text.x = element_blank()) # get rid of the facet labels
)