R 条形图制动轴值上的对数比例

我正在用ggplot绘制以下条形图：

df  %>% ggplot( aes(x= group,y= cases,fill=color   ) ) + 
  geom_bar(stat="identity") + 
  theme_minimal()

结果如下：

问题是较小的颜色不可见，因此我尝试使用对数刻度：

df  %>% ggplot( aes(x= group,y= cases,fill=color   ) ) + 
  geom_bar(stat="identity") + 
  scale_y_log10(labels = comma) +  
  theme_minimal()

但这完全打破了标准，现在我不知从哪里得到了一个10毫米的值，并且棒的尺寸是错误的

我使用的数据如下：

index,group,color,cases
1,4,4,9
2,4,3,61
3,1,1,5000
4,4,2,138
5,4,1,246
6,3,1,359
7,2,1,2000
8,3,2,57
9,1,2,153
10,2,2,130
11,2,3,15
12,1,3,23
13,3,3,11
14,2,4,1

---

TL；DR：您不能也不应该使用带有堆叠条形图的对数刻度。如果要使用对数刻度，请改用“减淡”条形图。您还可以在此处使用

geom\u col

而不是

geom\u bar

，并将

fill=

变量设置为一个因子

几何柱与几何柱

尝试使用

geom\u col

代替

geom\u栏

。如果方向不符合您的喜好，您可以使用

coord\u flip（）

，但问题的要点是，当您想根据“计数”进行绘图时，应使用

geom_bar

，当您想根据“值”进行绘图时，应使用

geom_col

。在这里，y轴是“cases”（一个值），所以使用

geom\u col

对数刻度和堆叠条形图的问题

尽管如此，这是绝对正确的。您得到的图是有意义的，因为计算y轴值所做的基本数学是：

log10（x）+log10（y）+log10（z）

，而不是您所期望的

log10（x+y+z）

让我们在这里使用实际数据框中的数字进行比较。在“第1组”中，您有以下内容：

index group color cases
    3     1     1  5000
    9     1     2   153
   12     1     3    23

因此，在y轴上发生的是叠加条形图（没有对数刻度）的总值将是所有值的总和。换言之：

> 5000 + 153 + 23
[1] 5176

这意味着每个条表示正确的相对大小，当您将它们相加（或叠加）时，条的总大小等于总大小。有道理

现在考虑相同的情况，但对于Log10量表：

或者，大约1750万。条形图的总高度仍然是所有单个条形图的总和（因为这就是堆叠条形图），您仍然可以比较相对尺寸，但单个圆木的总和不等于总和的对数：

更改绘图的建议方法

这个故事的寓意是：你仍然可以用原木秤来“伸展”小木条，但不要把它们堆叠起来。使用

position='dodge'

：

df  %>% ggplot( aes(x= group,y= log10(cases),fill=as.factor(color)   ) ) + 
    geom_col(position='dodge') + 
    theme_minimal()

---

最后，

position='dodge'

（或

position=position\u dodge（width=…）

）不适用于

fill=color

，因为

df$color

不是一个因子（它是数字）。这也是图例显示分类变量梯度的原因。这就是为什么我在这里调用

ggplot

时使用

as.factor（color）

，尽管当你用对数刻度堆叠条形图时，你也可以用

df$color将其应用到原始数据集，你正在解决这个数学问题：log（a）+log（b）+log（c）=log（abc）因此，你有1000万的价值。我得到了同样的结果。我使用的数据集在最后的问题中。你说得对-记住u/Dave2e的评论，因为这个故事的寓意是不要使用对数刻度和堆叠的条形图：而是使用回避的图。您应该切换到
geom\u col
，还需要将
fill=
美学设置为正确格式的一个因素。请参阅对答案所做的编辑，现在应该已经相当完整了。
>log10(5000 + 153 + 23)
[1] 3.713994

df  %>% ggplot( aes(x= group,y= log10(cases),fill=as.factor(color)   ) ) + 
    geom_col(position='dodge') + 
    theme_minimal()