使用ggplot繪製不同的y軸縮放facet_grid（）？

我遇到了麻煩繪製一些數據到兩個獨立的y尺度。以下是我一直在處理的一些空氣質量數據的兩個可視化圖。第一幅圖描繪了十億分之一部分的每種污染物。在這個圖中，co在y軸上占主導地位，其他污染物的變化都沒有被正確表示。在空氣質量科學中，污染物co通常代表百萬分之一而不是十億分之幾。第二張圖說明了相同的no,no2和o3數據，但我已將co濃度從ppb轉換爲ppm（除以1000）。然而，雖然no，no2和o3更好看，在co的變化沒有被公正地代表...使用ggplot繪製不同的y軸縮放facet_grid（）？

是否有使用ggplot()正常化y軸的刻度一個簡單的方法，並最能代表每種類型的污染物？我也試圖通過其他一些使用gridExtra將兩個獨立地塊拼接在一起的示例，每個示例均保留其原始y座標。

生成這些數字所需的數據非常龐大（26,295個觀測值），所以我仍在研究一個可重複的示例。希望的解決方案可以在ggplot()代碼內找到描述如下：

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

下面介紹一下head(df)看起來像（前轉換co到ppm）：

    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

來源

2017-09-13 spacedSparking

'facet_grid（...，鱗片= 「free_y」）'允許每個行有不同的y軸規模，但你可能不得不切換行/列小平面，如'facet_grid（pollutant_id，scales =「free_y」）' – Marius

你可以把你的解決方案作爲答案，而不是添加我回答你的問題，那麼你可以把它標記爲已解決。 – aosmith

好吧，我會那樣做的。我不確定這是否是猶太教，因爲馬呂斯在技術上是回答這個問題的人。 – spacedSparking

Marius指出包括在facet_grid()函數中的210將提供期望的輸出。謝謝！

解決方案：

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

輸出：

來源

2017-09-13 21:13:44 spacedSparking

使用ggplot繪製不同的y軸縮放facet_grid（）？

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