拉伸x轴并对ggplot2 R中直方图中的值范围应用不同的binwidth

下面是一个我想要构建的示例ggplot。在我的数据中，我有一个问题，在直方图的小范围内有很多值。因此，我想让x轴不成比例地拉伸（这里的值介于

80,81,82,83,84,85

之间）。因此，勾号将均匀地分布在图形上，并且勾号之间的间距与该图形上值的增量不成比例。因此，我还希望对直方图的该部分应用不同的bin大小（比如说

binwidth=1

）

库（ggplot2）
种子（42）
数据您可以自己计算尺寸（宽度/高度），作为一系列堆叠的矩形

使用钻石数据集进行说明，假设这是我们的原始直方图，我们希望放大[5001000]的价格范围：

ggplot(diamonds,
       aes(x = price, fill = color)) +
  geom_histogram(binwidth = 500) +
  theme_bw()


定义首选的轴打断：

x.axis.breaks <- c(0,                      # binwidth = 500
                   seq(500, 900, 100),     # binwidth = 100
                   seq(1000, 19000, 500))  # binwidth = 500
> x.axis.breaks
 [1]     0   500   600   700   800   900  1000  1500  2000  2500  3000  3500  4000  4500
[15]  5000  5500  6000  6500  7000  7500  8000  8500  9000  9500 10000 10500 11000 11500
[29] 12000 12500 13000 13500 14000 14500 15000 15500 16000 16500 17000 17500 18000 18500
[43] 19000


如果不希望相邻条在缩放的面中可见，请将x轴范围扩展参数设置为0

p + 
  facet_zoom(x = xmin >= 500 & xmax <= 1000) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0))

p+
facet_zoom（x=xmin>=500&xmax尝试添加
scale_x_log10（）
？谢谢，我知道这一个。但是像上面的例子中那样完全定制比例如何？您在代码中修改了什么，使顶部图的最后一块具有15000或更高的值，并标记为“15000+”？理想情况下，该类别的binwidth应与这张图中的其余部分相同（在您的示例中=500）@MIH我已经用所需的额外步骤编辑了我的帖子。从未听说过
ggforce
package，很棒的小package。
library(dplyr)

diamonds2 <- diamonds %>%
  mutate(price.cut = cut(price,
                         breaks = x.axis.breaks)) %>%
  count(price.cut, color) %>%
  mutate(xmin = x.axis.breaks[as.integer(price.cut)],
         xmax = x.axis.breaks[as.integer(price.cut) + 1]) %>%
  group_by(price.cut) %>%
  arrange(desc(color)) %>%
  mutate(ymax = cumsum(n)) %>%
  mutate(ymin = lag(ymax)) %>%
  mutate(ymin = ifelse(is.na(ymin), 0, ymin)) %>%
  ungroup()

> diamonds2
# A tibble: 294 x 7
   price.cut color     n  xmin  xmax  ymax  ymin
   <fct>     <ord> <int> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
 1 0         J       158     0   500   158     0
 2 500       J        80   500   600    80     0
 3 600       J        84   600   700    84     0
 4 700       J        51   700   800    51     0
 5 800       J        43   800   900    43     0
 6 900       J        47   900  1000    47     0
 7 1000      J       145  1000  1500   145     0
 8 1500      J       198  1500  2000   198     0
 9 2000      J       163  2000  2500   163     0
10 2500      J        72  2500  3000    72     0
# ... with 284 more rows

p <- ggplot(diamonds2,
       aes(xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax, fill = color)) +
  geom_rect() +
  theme_bw()

p

library(ggforce)

p + facet_zoom(x = xmin >= 500 & xmax <= 1000)

p + 
  facet_zoom(x = xmin >= 500 & xmax <= 1000) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0))

# use even binwidth (500) up to 15000, then jump to the end
x.axis.breaks <- c(0,                      # binwidth = 500
                   seq(500, 900, 100),     # binwidth = 100
                   seq(1000, 15000, 500),  # binwidth = 500
                   19000)                  # everything else

# reduce the largest xmax value in order to have the same bar width
diamonds2 <- diamonds2 %>%
  mutate(xmax = ifelse(xmax == max(xmax),
                       xmin + 500,
                       xmax))

# define breaks & labels for x-axis
p <- p +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 15000, 5000),
                     labels = c(seq(0, 10000, 5000),
                                "15000+"))