使用 ggplot facet_grid() 绘制不同的 y 轴比例？

Question

我运行在将一些数据绘制到两个单独的 y 尺度上时遇到了麻烦。这是我一直在使用的一些空气质量数据的两个可视化。第一张图描述了十亿分之一 y 尺度上的每种污染物。在此图中，co 在 y 轴上占主导地位，并且 none 的其他污染物的变化得到了适当的表示。在空气质量科学中，污染物 co 通常以百万分之一而不是十亿分之一表示。第二个图说明了相同的 no、no2 和 o3 数据，但我已将 co 浓度从 ppb 转换为 ppm （除以 1000）。然而，虽然 no、no2 和 o3 看起来更好，但 co 的变化并没有得到公正的体现...

是否有使用 ggplot() 标准化 y 轴比例并最好地代表每种污染物的简单方法？我还尝试研究其他一些示例，这些示例使用 gridExtra 将两个单独的图拼接在一起，每个图都保留其原始的 y 尺度。

生成这些数字所需的数据非常庞大（26,295 个观测值），因此我仍在研究可重现的示例。希望可以在下面描述的 ggplot() 代码中找到解决方案：

plt <- ggplot(df, aes(x=date, y = value, color = pollutant)) + 
    geom_point() + 
    facet_grid(id~pollutant, labeller = label_both, switch = "y")
plt

这是 head(df) 的样子（在将 co 转换为 ppm 之前）：

                 date   id pollutant  value
1 2017-06-16 10:00:00 Pohl        co 236.00
2 2017-06-16 10:00:00 Pohl        no  23.06
3 2017-06-16 10:00:00 Pohl       no2  12.05
4 2017-06-16 10:00:00 Pohl        o3   8.52
5 2017-06-16 11:00:00 Pohl        co 207.00
6 2017-06-16 11:00:00 Pohl        no  20.82

Answer 1

Marius 指出在 facet_grid() 函数中包含 scales = "free_y" 将提供所需的输出。谢谢！

解法：

plt <- ggplot(df, aes(x=date, y = value, color = pollutant)) + 
geom_point() + 
facet_grid(pollutant~id, scales = "free_y", labeller = label_both, switch = "y")
plt

输出：

使用 ggplot facet_grid() 绘制不同的 y 轴比例？

Plotting different y-axis scaling using ggplot facet_grid()?

r

scale

ggplot2

gridextra

facet-grid