R使用视口添加数据表到ggplot图：缩放Grob

Question

我想添加一个数据表到ggplot中制作的图表（类似于excel功能但具有更改轴的灵活性）

我已经有几无二它，并保持击中缩放等等问题尝试1）是

library(grid) 
library(gridExtra) 
library(ggplot2) 
xta=data.frame(f=rnorm(37,mean=400,sd=50)) 
xta$n=0 
for(i in 1:37){xta$n[i]<-paste(sample(letters,4),collapse='')} 
xta$c=0 
for(i in 1:37){xta$c[i]<-sample((1:6),1)} 
rect=data.frame(xmi=seq(0.5,36.5,1),xma=seq(1.5,37.5,1),ymi=0,yma=10) 
xta=cbind(xta,rect) 
a = ggplot(data=xta,aes(x=n,y=f,fill=c)) + geom_bar(stat='identity') 
b = ggplot(data=xta,aes(x=n,y=5,label=round(f,1))) + geom_text(size=4) + geom_rect(aes(xmin=xmi,xmax=xma,ymin=ymi,ymax=yma),alpha=0,color='black') 
z = theme(axis.text=element_blank(),panel.background=element_rect(fill='white'),axis.ticks=element_blank(),axis.title=element_blank()) 
b=b+z 
la=grid.layout(nrow=2,ncol=1,heights=c(0.15,2),default.units=c('null','null')) 
grid.show.layout(la) 
grid.newpage() 
pushViewport(viewport(layout=la)) 
print(a,vp=viewport(layout.pos.row=2,layout.pos.col=1)) 
print(b,vp=viewport(layout.pos.row=1,layout.pos.col=1)) 

它生产

第二次尝试2）是

xta1=data.frame(t(round(xta$f,1))) 
xtb=tableGrob(xta1,show.rownames=F,show.colnames=F,show.vlines=T,gpar.corefill=gpar(fill='white',col='black'),gp=gpar(fontsize=12),vp=viewport(layout.pos.row=1,layout.pos.col=1)) 
grid.newpage() 
la=grid.layout(nrow=2,ncol=1,heights=c(0.15,2),default.units=c('null','null')) 
grid.show.layout(la) 
grid.newpage() 
pushViewport(viewport(layout=la)) 
print(a,vp=viewport(layout.pos.row=2,layout.pos.col=1)) 
grid.draw(xtb) 

它生产

和最后3）

grid.newpage() 
print(a + annotation_custom(grob=xtb,xmin=0,xmax=37,ymin=450,ymax=460)) 

它生产

其中选项2将是最好的，如果我可以将tableGrob缩放到与情节相同的大小，但我不知道该怎么做。任何关于如何进一步采取的指针？ - 谢谢

Answer 1

您可以尝试tableGrob的新版本;所产生的gtable宽度/高度可以设置为特定的大小（这里等距分布的NPC单位）

library(ggplot2) 
library(gridExtra) 
library(grid) 
tg <- tableGrob(head(iris), rows=NULL) 
tg$widths <- unit(rep(1/ncol(tg),ncol(tg)),"npc") 
tg$heights <- unit(rep(1/nrow(tg),nrow(tg)),"npc") 

qplot(colnames(iris), geom="bar")+ theme_bw() + 
    scale_x_discrete(expand=c(0,0)) + 
    scale_y_continuous(lim=c(0,2), expand=c(0,0)) + 
    annotation_custom(ymin=1, ymax=2, xmin=-Inf, xmax=Inf, tg) 

Answer 2

您可以使用例如ggplot创建的表格，并将它们结合起来使用，如blog。我在这里做了简化和工作示例：

首先出示你的情节：

library(ggplot2) 
library(reshape2) 
library(grid) 

df <- structure(list(City = structure(c(2L, 
    3L, 1L), .Label = c("Minneapolis", "Phoenix", 
    "Raleigh"), class = "factor"), January = c(52.1, 
    40.5, 12.2), February = c(55.1, 42.2, 16.5), 
    March = c(59.7, 49.2, 28.3), April = c(67.7, 
     59.5, 45.1), May = c(76.3, 67.4, 57.1), 
    June = c(84.6, 74.4, 66.9), July = c(91.2, 
     77.5, 71.9), August = c(89.1, 76.5, 
     70.2), September = c(83.8, 70.6, 60), 
    October = c(72.2, 60.2, 50), November = c(59.8, 
     50, 32.4), December = c(52.5, 41.2, 
     18.6)), .Names = c("City", "January", 
    "February", "March", "April", "May", "June", 
    "July", "August", "September", "October", 
    "November", "December"), class = "data.frame", 
    row.names = c(NA, -3L)) 

dfm <- melt(df, variable = "month") 

levels(dfm$month) <- month.abb 
p <- ggplot(dfm, aes(month, value, group = City, 
    colour = City)) 
p1 <- p + geom_line(size = 1) + theme(legend.position = "top") + xlab("") 

下产生ggplot的数据表。使用相同x轴的情节：

none <- element_blank() 
data_table <- ggplot(dfm, aes(x = month, y = factor(City), 
    label = format(value, nsmall = 1), colour = City)) + 
    geom_text(size = 3.5) + 
    scale_y_discrete(labels = abbreviate)+ theme_bw() + 
    theme(panel.grid.major = none, legend.position = "none", 
     panel.border = none, axis.text.x = none, 
     axis.ticks = none) + theme(plot.margin = unit(c(-0.5, 
    1, 0, 0.5), "lines")) + xlab(NULL) + ylab(NULL) 

两者结合起来使用视：

Layout <- grid.layout(nrow = 2, ncol = 1, heights = unit(c(2, 
    0.25), c("null", "null"))) 
grid.show.layout(Layout) 
vplayout <- function(...) { 
    grid.newpage() 
    pushViewport(viewport(layout = Layout)) 
} 

subplot <- function(x, y) viewport(layout.pos.row = x, 
    layout.pos.col = y) 

mmplot <- function(a, b) { 
    vplayout() 
    print(a, vp = subplot(1, 1)) 
    print(b, vp = subplot(2, 1)) 
} 

mmplot(p1, data_table) 

注意，仍然需要一些调整，如情节的传奇人物的位置和的abbrevation城市名称的表格，但结果看起来不错：

适用于你的例子：

library(grid) 
library(gridExtra) 
library(ggplot2) 
xta=data.frame(f=rnorm(37,mean=400,sd=50)) 
xta$n=0 
for(i in 1:37){xta$n[i]<-paste(sample(letters,4),collapse='')} 
xta$c=0 
for(i in 1:37){xta$c[i]<-sample((1:6),1)} 
rect=data.frame(xmi=seq(0.5,36.5,1),xma=seq(1.5,37.5,1),ymi=0,yma=10) 
xta=cbind(xta,rect) 
a = ggplot(data=xta,aes(x=n,y=f,fill=c)) + geom_bar(stat='identity')+ theme(legend.position = "top")+xlab("") 

none <- element_blank() 
z=ggplot(xta, aes(x = n, y = "fvalues", 
    label = round(f,1)))+ 
    geom_text(size = 3)+ theme_bw() + 
    theme(panel.grid.major = none, legend.position = "none", 
     panel.border = none, axis.text.x = none, 
     axis.ticks = none) + theme(plot.margin = unit(c(-0.5, 
    1, 0, 0.5), "lines")) + xlab(NULL) + ylab(NULL) 

Layout <- grid.layout(nrow = 2, ncol = 1, heights = unit(c(2, 
    0.25), c("null", "null"))) 
grid.show.layout(Layout) 
vplayout <- function(...) { 
    grid.newpage() 
    pushViewport(viewport(layout = Layout)) 
} 

subplot <- function(x, y) viewport(layout.pos.row = x, 
    layout.pos.col = y) 

mmplot <- function(a, b) { 
    vplayout() 
    print(a, vp = subplot(1, 1)) 
    print(b, vp = subplot(2, 1)) 
} 

mmplot(a, z) 

编辑：

类似于丹尼斯自己的解决方案，但不是barplot与+ coord_flip()。您可以删除后者，如果你不想甩掉它，但它增加了可读性：

ggplot(xta, aes(x=n,y=f,fill=c)) + 
    geom_bar() + 
    labs(color = "c") + 
    geom_text(aes(y = max(f)+30, label = round(f, 1)), size = 3, color = "black") + coord_flip() 

Answer 3

恕我直言，这不是一个精心设计的图形。首先，我不明白为什么当数值范围从300到500时，你需要一个零原点，这是一种变相的说法，我不喜欢条形图隐喻。你也试图用栏填充来表示c值的差异，其中只有6个值。我相信这是解决问题的一种更简单的方法。鉴于你的xta数据，

# Convert the categories to a factor 
xta$N <- factor(xta$n, levels = xta$n) 

# Simple approach: 
ggplot(xta, aes(x = f, y = N, color = factor(c))) + 
    geom_point() + 
    labs(color = "c") + 
    geom_text(aes(x = 575, label = round(f, 1)), size = 4, color = "black") 

这对我来说不是一个有趣的图形。根据问题的上下文，可能会增加一点洞察力的是按递增顺序对响应进行排序，并添加一个尺寸审美以标明c的级别之间的差异。 （您也可以使用没有颜色的尺寸。）最后，因为我们将因子水平放置在垂直轴上，以便它们的标签清晰可见，所以我们还可以通过稍微扩展水平轴来将f值作为文本插入。

ggplot(xta, aes(x = f, y = reorder(N, f), color = factor(c), size = c)) + 
    geom_point() + 
    labs(color = "c") + 
    geom_text(aes(x = 575, label = round(f, 1)), size = 4, color = "black") 

在这段代码中有足够的提示让你采取不同的方向。我会留给你的。