一部のデータを 2 つの別々の y スケールにプロットする際に問題が発生しています。これは、私が取り組んできた大気質データの 2 つの視覚化です。最初の図は、各汚染物質を 10 億分の 1 の Y スケールで示しています。この図でcoは、 が y 軸を支配しており、他の汚染物質の変化はどれも適切に表現されていません。大気質科学では、汚染物質coは通常、10 億分の 1 ではなく 100 万分の 1 で表されます。2 番目の図は、同じno、no2、およびデータを示していますが、濃度をから(1000 で割る)にo3変換しました。ただし、、、およびはよく見えますが、 の変動は正しく表現されていません...coppbppmnono2o3co
ggplot()y 軸のスケールを正規化し、各タイプの汚染物質を最もよく表すために使用する簡単な方法はありますか? また、gridExtra を使用して 2 つの個別のプロットをつなぎ合わせ、それぞれが元の y スケールを保持する他の例も試してみます。
これらの数値を生成するために必要なデータは膨大 (26,295 観測) であるため、私はまだ再現可能な例に取り組んでいます。ggplot()以下で説明するコード内で解決策が見つかることを願っています。
plt <- ggplot(df, aes(x=date, y = value, color = pollutant)) +
geom_point() +
facet_grid(id~pollutant, labeller = label_both, switch = "y")
plt
これは次のようになります (を ppmhead(df)に変換する前):co
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
