両側に2つのy軸があり、スケールが異なるggplot

カウントを示す棒グラフとレートを示す折れ線グラフをすべて1つのグラフにプロットする必要があります。両方を別々に行うことができますが、それらを一緒にすると、最初のレイヤー（つまりgeom_bar）のスケールが2番目のレイヤーと重なりますレイヤー（つまり、geom_line）。

の軸をgeom_line右に移動できますか？

場合によっては、クライアントが2つのyスケールを必要とすることがあります。彼らに「欠陥のある」スピーチを与えることはしばしば無意味です。しかし、私はggplot2が物事を正しい方法で行うことへのこだわりを気に入っています。ggplotが実際に平均的なユーザーに適切な視覚化手法を教育していると私は確信しています。

多分、ファセットとスケールフリーを使用して2つのデータシリーズを比較できますか？-例えばここを見てください：https：//github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

個別のyスケール（相互の変換であるyスケールではない）のプロットには根本的な欠陥があると私は考えているため、ggplot2では不可能です。いくつかの問題：

• これらは反転可能ではありません。プロットスペース上のポイントを指定すると、それをデータスペース内のポイントに一意にマッピングすることはできません。

• 他のオプションと比較して、正しく読み取るのは比較的困難です。詳細については、Petra Isenberg、Anastasia Bezerianos、Pierre Dragicevic、およびJean-Daniel Feketeによるデュアルスケールデータチャートに関する研究を参照してください。

• 誤解を招くように簡単に操作できます。Axesの相対的なスケールを指定して操作できるようにする独自の方法はありません。Junkchartsブログの2つの例：1つ、2つ

• それらは任意です：なぜ3つ、4つ、または10ではなく2つのスケールしかないのですか？

また、グラフのデュアルスケール軸というトピックについてのStephen Fewの長い議論も読んでみてください。。

ggplot2 2.2.0以降では、次のような第2軸を追加できます（ggplot2 2.2.0アナウンスから取得）：

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() + 
  scale_y_continuous(
    "mpg (US)", 
    sec.axis = sec_axis(~ . * 1.20, name = "mpg (UK)")
  )

上記の回答といくつかの微調整（そしてそれが価値のあるものすべて）を利用して、次の方法で2つのスケールを達成しsec_axisます。

単純な（そして純粋に架空の）データセットを想定しますdt。5日間、中断の数と生産性を追跡します。

        when numinter prod
1 2018-03-20        1 0.95
2 2018-03-21        5 0.50
3 2018-03-23        4 0.70
4 2018-03-24        3 0.75
5 2018-03-25        4 0.60

（両方の列の範囲は、約5倍異なります）。

次のコードは、y軸全体を使用する両方のシリーズを描画します。

ggplot() + 
  geom_bar(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$numinter), stat = "identity", fill = "grey") +
  geom_line(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$prod*5), size = 2, color = "blue") + 
  scale_x_date(name = "Day", labels = NULL) +
  scale_y_continuous(name = "Interruptions/day", 
    sec.axis = sec_axis(~./5, name = "Productivity % of best", 
      labels = function(b) { paste0(round(b * 100, 0), "%")})) + 
  theme(
      axis.title.y = element_text(color = "grey"),
      axis.title.y.right = element_text(color = "blue"))

結果は次のとおりです（上記のコード+色の微調整）。

ポイント（sec_axisy_scaleを指定するときに使用する以外に、系列を指定するときに2番目のデータ系列に5 を乗算することです。sec_axis定義でラベルを正しく取得するには、5で除算（およびフォーマット）する必要があります。したがって、上記のコードの重要な部分は本当に*5、geom_lineとsec_axisにあり~./5ます（現在の値.を5で割る式）。

比較すると（ここではアプローチを判断したくありません）、次のように2つのグラフを重ねて表示します。

メッセージをより適切に転送する方法を自分で判断できます（「作業中の人を混乱させないでください！」）。それは決定する公正な方法だと思います。

両方の画像のための完全なコード（それは、本当に多くの上記の何よりもちょうど完了し、実行する準備ができていないのです）ここにある：https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d、ここでAより詳しい説明：https：//でsebastianrothbucher。 github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

一般的なユースケースのデュエルy軸があります。たとえば、クライマトグラフ月別の気温と降水量を示すです。これは、変数の下限をゼロ以外に設定できるようにすることにより、メガトロンのソリューションから一般化された単純なソリューションです。

データの例：

climate <- tibble(
  Month = 1:12,
  Temp = c(-4,-4,0,5,11,15,16,15,11,6,1,-3),
  Precip = c(49,36,47,41,53,65,81,89,90,84,73,55)
  )

次の2つの値をデータの制限に近い値に設定します（これらの値をいじってグラフの位置を調整できます。軸は引き続き正しくなります）。

ylim.prim <- c(0, 180)   # in this example, precipitation
ylim.sec <- c(-4, 18)    # in this example, temperature

以下は、これらの制限に基づいて必要な計算を行い、プロット自体を作成します。

b <- diff(ylim.prim)/diff(ylim.sec)
a <- b*(ylim.prim[1] - ylim.sec[1])

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")  

赤い線が右側のy軸に対応していることを確認したい場合はtheme、コードに文を追加できます。

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  theme(axis.line.y.right = element_line(color = "red"), 
        axis.ticks.y.right = element_line(color = "red"),
        axis.text.y.right = element_text(color = "red"), 
        axis.title.y.right = element_text(color = "red")
        ) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")

右側の軸に色を付ける：

2番目のgeomと右のy軸に適用されるスケーリング係数を作成できます。これはセバスチャンの解法に由来します。

library(ggplot2)

scaleFactor <- max(mtcars$cyl) / max(mtcars$hp)

ggplot(mtcars, aes(x=disp)) +
  geom_smooth(aes(y=cyl), method="loess", col="blue") +
  geom_smooth(aes(y=hp * scaleFactor), method="loess", col="red") +
  scale_y_continuous(name="cyl", sec.axis=sec_axis(~./scaleFactor, name="hp")) +
  theme(
    axis.title.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.text.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.title.y.right=element_text(color="red"),
    axis.text.y.right=element_text(color="red")
  )

注：v3.0.0を使用ggplot2

この課題を解決するための技術的バックボーンは、約3年前にKoskeによって提供されました [ KOHSKE ]。Stackoverflow [ID：18989001、29235405、21026598]のいくつかのインスタンスで、そのソリューションに関するトピックと技術について説明されています。したがって、上記のソリューションを使用して、特定のバリエーションといくつかの説明的なウォークスルーのみを提供します。

グループG1の一部のデータy1が、グループG2の一部のデータy2が何らかの方法で関連付けられていると仮定します。したがって、左側にy1、右側にy2のスケールを持つ1つのプロットにデータを一緒にプロットしたいとします。

  df <- data.frame(item=LETTERS[1:n],  y1=c(-0.8684, 4.2242, -0.3181, 0.5797, -0.4875), y2=c(-5.719, 205.184, 4.781, 41.952, 9.911 )) # made up!

> df
  item      y1         y2
1    A -0.8684 -19.154567
2    B  4.2242 219.092499
3    C -0.3181  18.849686
4    D  0.5797  46.945161
5    E -0.4875  -4.721973

データを一緒にプロットすると

ggplot(data=df, aes(label=item)) +
  theme_bw() + 
  geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=y2), color='grey')+
  geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
  geom_text(aes(x='G2', y=y2), color='red') +
  theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

小さい方のスケールy1が大きい方のスケールy2によって明白に崩れるため、うまく整列しません。

課題に対処するためのここでの秘訣は、最初のスケールy1に対して両方のデータセットを技術的にプロットし、元のスケールy2を示すラベルを付けて2番目の軸に対して2番目のレポートを報告することです。

そこで、表示する新しい軸の特徴を計算して収集する最初のヘルパー関数CalcFudgeAxisを作成します。この関数は好みに合わせて修正できます（これはy2をy1の範囲にマッピングするだけです）。

CalcFudgeAxis = function( y1, y2=y1) {
  Cast2To1 = function(x) ((ylim1[2]-ylim1[1])/(ylim2[2]-ylim2[1])*x) # x gets mapped to range of ylim2
  ylim1 <- c(min(y1),max(y1))
  ylim2 <- c(min(y2),max(y2))    
  yf <- Cast2To1(y2)
  labelsyf <- pretty(y2)  
  return(list(
    yf=yf,
    labels=labelsyf,
    breaks=Cast2To1(labelsyf)
  ))
}

何が得られるか：

> FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

> FudgeAxis
$yf
[1] -0.4094344  4.6831656  0.4029175  1.0034664 -0.1009335

$labels
[1] -50   0  50 100 150 200 250

$breaks
[1] -1.068764  0.000000  1.068764  2.137529  3.206293  4.275058  5.343822


> cbind(df, FudgeAxis$yf)
  item      y1         y2 FudgeAxis$yf
1    A -0.8684 -19.154567   -0.4094344
2    B  4.2242 219.092499    4.6831656
3    C -0.3181  18.849686    0.4029175
4    D  0.5797  46.945161    1.0034664
5    E -0.4875  -4.721973   -0.1009335

ここで、Kohskeのソリューションを2番目のヘルパー関数PlotWithFudgeAxis （新しい軸のggplotオブジェクトとヘルパーオブジェクトをスローする関数）にラップしました。

library(gtable)
library(grid)

PlotWithFudgeAxis = function( plot1, FudgeAxis) {
  # based on: https://rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2
  plot2 <- plot1 + with(FudgeAxis, scale_y_continuous( breaks=breaks, labels=labels))

  #extract gtable
  g1<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot1))
  g2<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot2))

  #overlap the panel of the 2nd plot on that of the 1st plot
  pp<-c(subset(g1$layout, name=="panel", se=t:r))
  g<-gtable_add_grob(g1, g2$grobs[[which(g2$layout$name=="panel")]], pp$t, pp$l, pp$b,pp$l)

  ia <- which(g2$layout$name == "axis-l")
  ga <- g2$grobs[[ia]]
  ax <- ga$children[[2]]
  ax$widths <- rev(ax$widths)
  ax$grobs <- rev(ax$grobs)
  ax$grobs[[1]]$x <- ax$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(0.15, "cm")
  g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[ia, ]$l], length(g$widths) - 1)
  g <- gtable_add_grob(g, ax, pp$t, length(g$widths) - 1, pp$b)

  grid.draw(g)
}

これですべてをまとめることができます。以下のコードは、提案されたソリューションを日常の環境でどのように使用できるかを示しています。プロットコールは、元のデータy2をもうプロットしませんが、y1のスケールで実行されるクローンバージョンyf（事前計算されたヘルパーオブジェクトFudgeAxis内に保持されます）をプロットします。次に、元のggplotオブジェクトをKohskeのヘルパー関数PlotWithFudgeAxisで操作して、y2のスケールを維持した2番目の軸を追加します。操作されたプロットと同様にプロットします。

FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

tmpPlot <- ggplot(data=df, aes(label=item)) +
      theme_bw() + 
      geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=FudgeAxis$yf), color='grey')+
      geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
      geom_text(aes(x='G2', y=FudgeAxis$yf), color='red') +
      theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)

これで、左がy1、右がy2の 2つの軸で希望どおりにプロットされます。

上記の解決策は、正直に言うと、限られた不安定なハックです。ggplotカーネルで再生すると、事後のスケールなどを交換する警告がスローされます。注意して処理する必要があり、別の設定で望ましくない動作が発生する可能性があります。同様に、必要に応じてレイアウトを取得するためにヘルパー関数をいじる必要があるかもしれません。凡例の配置はそのような問題です（パネルと新しい軸の間に配置されます。これがドロップした理由です）。2つの軸のスケーリング/配置も少し難しいです。上記のコードは、両方のスケールに「0」が含まれている場合にうまく機能します。それ以外の場合は、1つの軸がシフトされます。明らかに改善するいくつかの機会があります...

写真を保存したい場合は、通話をデバイスのオープン/クローズにラップする必要があります：

png(...)
PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)
dev.off()

次の記事は、ggplot2によって生成された2つのプロットを1つの行に結合するのに役立ちました。

R用クックブックによる1ページ（ggplot2）上の複数のグラフ

この場合、コードは次のようになります。

p1 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1) +  geom_density(alpha=.2)

p2 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram( binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1)  

multiplot(p1,p2,cols=2)

私にとってトリッキーな部分は、2つの軸間の変換関数を理解することでした。そのためにmyCurveFitを使用しました。

> dput(combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280))
structure(list(run = c(268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 
268L, 268L, 268L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 
263L, 263L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 
269L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 
267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 265L, 
265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 266L, 266L, 
266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 262L, 262L, 262L, 
262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 264L, 264L, 264L, 264L, 
264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 260L, 260L, 260L, 260L, 260L, 
260L, 260L, 260L, 260L, 260L), repetition = c(8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
), module = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "scenario.node[0].nicVLCTail.phyVLC", class = "factor"), 
    configname = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L), .Label = "Road-Vlc", class = "factor"), packetByteLength = c(8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L
    ), numVehicles = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
    ), dDistance = c(80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
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    1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 2.553168170837e-28, 
    3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 0.00019385229409318, 
    1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 2.919419915209e-05, 
    1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 4.1960751547207e-27, 
    7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 1.9380328071065e-12, 
    0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 5.9354475879597e-10, 
    6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05), ookSnrBer = c(8.8808636558081e-24, 
    3.2219795637026e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 
    8.8808636558081e-24, 3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 
    3.9807779074715e-20, 1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 
    4.7223753038869e-08, 1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 
    1.9171738578051e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 
    0.00019591630514278, 6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 
    0.0002140067535655, 1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2779443633862e-27, 2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.954486301678e-24, 3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 
    4.0627628846548e-20, 1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 
    4.777159157954e-08, 9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 
    1.9542110660398e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010099091367628, 1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 
    3.9715925056443e-27, 2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 
    1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 
    1.8468752030971e-12, 0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 
    8.7096574467175e-24, 4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 
    3.593647329558e-20, 1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 
    1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 
    1.8649940680806e-06, 8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 
    2.553168170837e-28, 3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 
    0.00019385229409318, 1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 
    2.919419915209e-05, 1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 
    4.1960751547207e-27, 7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 
    1.9380328071065e-12, 0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 
    5.9354475879597e-10, 6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L), .Names = c("run", 
"repetition", "module", "configname", "packetByteLength", "numVehicles", 
"dDistance", "time", "distanceToTx", "headerNoError", "receivedPower_dbm", 
"snr", "frameId", "packetOkSinr", "snir", "ookSnirBer", "ookSnrBer"
))

変換関数を見つける

1. y1-> y2 この関数は、2番目のy軸のデータを最初のy軸に従って「正規化」されるように変換するために使用されます。

変換関数： f(y1) = 0.025*x + 2.75

2. y2-> y1 この関数は、最初のy軸のブレークポイントを2番目のy軸の値に変換するために使用されます。軸が交換されていることに注意してください。

変換関数： f(y1) = 40*x - 110

プロット

ggplot「オンザフライ」でデータを変換する呼び出しで変換関数がどのように使用されるかに注意してください

ggplot(data=combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280), aes(x=time) ) +
  stat_summary(aes(y=receivedPower_dbm ), fun.y=mean, geom="line", colour="black") +
  stat_summary(aes(y=packetOkSinr*40 - 110 ), fun.y=mean, geom="line", colour="black", position = position_dodge(width=10)) +
  scale_x_continuous() +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-0,-110,-10), "y_first", sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second") ) 

最初のstat_summary呼び出しは、最初のy軸のベースを設定する呼び出しです。2番目のstat_summary呼び出しは、データを変換するために呼び出されます。すべてのデータは最初のy軸をベースとすることに注意してください。そのため、そのデータは最初のy軸に対して正規化する必要があります。そのために、データに対して変換関数を使用します。y=packetOkSinr*40 - 110

次に、2番目の軸を変換するために、scale_y_continuous呼び出し内で反対の関数を使用しますsec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second")。

ベースR関数を使用して、2つのY軸を持つプロットを構築できplotます。

# pseudo dataset
df <- data.frame(x = seq(1, 1000, 1), y1 = sample.int(100, 1000, replace=T), y2 = sample(50, 1000, replace = T))

# plot first plot 
with(df, plot(y1 ~ x, col = "red"))

# set new plot
par(new = T) 

# plot second plot, but without axis
with(df, plot(y2 ~ x, type = "l", xaxt = "n", yaxt = "n", xlab = "", ylab = ""))

# define y-axis and put y-labs
axis(4)
with(df, mtext("y2", side = 4))

あなたは使用することができfacet_wrap(~ variable, ncol= )、新たな比較を作成するために、変数に。それは同じ軸上にはありませんが、似ています。

ハドリー（および他の人）は、個別のyスケールには「基本的に欠陥がある」ことを認め、同意します。そうは言ってもggplot2、特にデータがワイドフォーマットであり、すぐにデータを視覚化または確認したい場合（つまり、個人使用のみ）に、機能が欲しいと思うことがよくあります。

一方でtidyverseライブラリが、それはかなり簡単ロングフォーマット（ようにデータを変換するために作るfacet_grid()意志の仕事）、プロセスは下に見られるように、まだ容易ではありません。

library(tidyverse)
df.wide %>%
    # Select only the columns you need for the plot.
    select(date, column1, column2, column3) %>%
    # Create an id column – needed in the `gather()` function.
    mutate(id = n()) %>%
    # The `gather()` function converts to long-format. 
    # In which the `type` column will contain three factors (column1, column2, column3),
    # and the `value` column will contain the respective values.
    # All the while we retain the `id` and `date` columns.
    gather(type, value, -id, -date) %>%
    # Create the plot according to your specifications
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
        geom_line() +
        # Create a panel for each `type` (ie. column1, column2, column3).
        # If the types have different scales, you can use the `scales="free"` option.
        facet_grid(type~., scales = "free")

Hadleyの回答は、Stephen Fewのレポート「グラフのデュアルスケール軸」への興味深い参照です。。

OPが "counts"と "rate"で何を意味するのかはわかりませんが、クイック検索でCountsとRatesが得られるため、北米の登山^1の事故に関するデータを取得します。

Years<-c("1998","1999","2000","2001","2002","2003","2004")
Persons.Involved<-c(281,248,301,276,295,231,311)
Fatalities<-c(20,17,24,16,34,18,35)
rate=100*Fatalities/Persons.Involved
df<-data.frame(Years=Years,Persons.Involved=Persons.Involved,Fatalities=Fatalities,rate=rate)
print(df,row.names = FALSE)

 Years Persons.Involved Fatalities      rate
  1998              281         20  7.117438
  1999              248         17  6.854839
  2000              301         24  7.973422
  2001              276         16  5.797101
  2002              295         34 11.525424
  2003              231         18  7.792208
  2004              311         35 11.254019