R ggplot2：使用 stat_summary （平均值）和对数刻度

Question

我有一堆随时间变化的测量结果，我想在 R 中绘制它们。这是我的数据示例。我对 4 个时间点中的每一个进行了 6 个测量：

values <- c (1012.0, 1644.9, 837.0, 1200.9, 1652.0, 981.5, 
    2236.9, 1697.5, 2087.7, 1500.8,
    2789.3, 1502.9, 2051.3, 3070.7, 3105.4, 
    2692.5, 1488.5, 1978.1, 1925.4, 1524.3,
    2772.0, 1355.3, 2632.4, 2600.1)
time <- factor (rep (c(0, 12, 24, 72), c(6, 6, 6, 6)))

这些数据的规模是任意的，事实上我将对其进行标准化，以便 t=0 的平均值为 1。

norm <- values / mean (values[time == 0])

到目前为止一切都很好。使用 ggplot，我绘制了各个点以及穿过每个时间点平均值的线：

require (ggplot2)
p <- ggplot(data = data.frame(time, norm), mapping = aes (x = time, y = norm)) +
    stat_summary (fun.y = mean, geom="line", mapping = aes (group = 1)) +
    geom_point()

但是，现在我想应用对数刻度，这就是我的麻烦开始的地方。当我这样做时：

q <- ggplot(data = data.frame(time, norm), mapping = aes (x = time, y = norm)) +
    stat_summary (fun.y = mean, geom="line", mapping = aes (group = 1)) +
    geom_point() + 
    scale_y_log2()

该线在 t=0 时不会经过 0，正如您所期望的，因为 log (1) == 0。相反，该线穿过略低于 0 的 y 轴。显然，ggplot 应用对数变换后的均值，这会给出不同的结果。我希望它采用对数转换之前的均值。

我如何告诉 ggplot 首先应用平均值？有没有更好的方法来创建这个图表？

Answer 1

scale_y_log2() 将首先进行转换，然后计算几何图形。

coord_trans() 将执行相反的操作：首先计算几何图形，然后变换轴。

所以你需要coord_trans(ytrans = "log2")而不是scale_y_log2()

Answer 2

如果您不想使用 coord_trans() 但仍想转换数据，解决此问题的解决方法是创建一个将对其进行反向转换的函数：

f1 <- function(x) {
  log10(mean(10 ^ x)) 
}

stat_summary (fun.y = f1, geom="line", mapping = aes (group = 1))

Answer 3

我找到的解决此问题的最佳解决方案是使用 coord_trans() 和 scale_y_continuous(breaks = Breaks) 的组合

如前所述，使用 coord_trans > 将在不转换数据的情况下缩放你的轴，但是它会给你留下一个丑陋的轴。

在 coord_trans 中设置限制适用于某些情况，但如果您想修复轴以具有特定标签，则需要将 scale_y_continuous 包含在您想要设置的中断中。

coord_trans(y = 'log10') +
scale_y_continuous(breaks = breaks)