R 在ggplot2中复制（和修改）离散轴

我想将ggplot2绘图上的左侧Y轴复制到右侧，然后更改离散（分类）轴的记号标签

我已经阅读了的答案，但是可以看出，

开关轴位置（）

功能已从

cowplot

包中删除（作者引用了ggplot2中的（即将推出的？）本机功能）

我在ggplot2中看到了关于次轴的页面，但是该文档中的所有示例都使用

scale\u y\u continuous

而不是

scale\u y\u discrete

。事实上，当我尝试使用离散函数时，我得到了错误：

Error in discrete_scale(c("y", "ymin", "ymax", "yend"), "position_d",  : 
unused argument (sec.axis = <environment>)

---

取离散因子，用数字表示。然后，您可以镜像它，并将刻度重新标记为因子级别，而不是数字

library(ggplot2)

irislabs1 <- levels(iris$Species)
irislabs2 <- c("foo", "bar", "buzz")

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, as.numeric(Species))) +
  geom_point() +
  scale_y_continuous(breaks = 1:length(irislabs1),
                     labels = irislabs1,
                     sec.axis = sec_axis(~.,
                                         breaks = 1:length(irislabs2),
                                         labels = irislabs2))

库（ggplot2）
irislabs1取离散因子并用数字表示。然后，您可以镜像它，并将刻度重新标记为因子级别，而不是数字

library(ggplot2)

irislabs1 <- levels(iris$Species)
irislabs2 <- c("foo", "bar", "buzz")

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, as.numeric(Species))) +
  geom_point() +
  scale_y_continuous(breaks = 1:length(irislabs1),
                     labels = irislabs1,
                     sec.axis = sec_axis(~.,
                                         breaks = 1:length(irislabs2),
                                         labels = irislabs2))

库（ggplot2）
irislabs1查看
scale\u y\u discrete
的源，没有用于指定次轴的选项/参数。因此，任何解决方案都可能是一个黑客。我在
scale\u y/x\u discrete（）
中提出了一个over-at-ggplot来支持
sec.axis
。查看
scale\u y\u discrete
的源代码，没有指定次轴的选项/参数。因此，任何解决方案都可能是一个黑客。我在ggplot中提出了一个over-at-ggplot，以支持
scale\u y/x\u discrete（）
中的
sec.axis
。根据ggplot的帮助，“连续变量的默认值是c（0.05,0），离散变量的默认值是c（0,0.6）。”对我来说，expand=c（0,0.6）给出了非常好的结果，刚刚又找到了这个。还是没有更好的办法吗？现在有人知道一个更简单的方法了吗？@TobiO我已经有几年没有关注ggplot的开发了，但是你可以随时向一个好的reprex提交他们github repo的bug报告。我再次发现了这个问题，因为我在寻找解决方案，在完成后的几周才发现了一个功能请求，与您的建议类似：-）Github上实际上存在一个开放的问题，请在那里发表评论，让团队知道您仍然感兴趣：根据ggplot帮助，“对于连续变量，默认值为c（0.05,0），对于离散变量，默认值为c（0,0.6）。”对于我来说，expand=c（0,0.6）给出了非常好的结果，只是再次发现了这一点。还是没有更好的办法吗？现在有人知道一个更简单的方法了吗？@TobiO我已经有几年没有关注ggplot的开发了，但是你可以随时向一个好的reprex提交他们github repo的bug报告。我再次发现了这个问题，因为我在寻找解决方案，在完成后的几周才发现了一个功能请求，与您的建议类似：-）Github上实际上存在一个未解决的问题，请在此处发表评论，让团队知道您仍然感兴趣：