Гистограммы, соединенные линиями / Как связать два графика, расположенных с помощью grid.arrange в R / ggplot2

Question

В исследовании Facebook я нашел эти прекрасные гистограммы, которые соединены линиями, чтобы указать изменения ранга:

https://research.fb.com/do-jobs-run-in-families/

Я хотел бысоздать их с помощью ggplot2.Часть гистограммы была простой:

library(ggplot2)
library(ggpubr)
state1 <- data.frame(state=c(rep("ALABAMA",3), rep("CALIFORNIA",3)), 
                 value=c(61,94,27,10,30,77), 
                 type=rep(c("state","local","fed"),2),
                 cumSum=c(rep(182,3), rep(117,3)))
state2 <- data.frame(state=c(rep("ALABAMA",3), rep("CALIFORNIA",3)), 
                 value=c(10,30,7,61,94,27), 
                 type=rep(c("state","local","fed"),2),
                 cumSum=c(rep(117,3), rep(182,3)))
fill <- c("#40b8d0", "#b2d183", "#F9756D")

p1 <- ggplot(data = state1) +
  geom_bar(aes(x = reorder(state, value), y = value, fill = type), stat="identity") +
  theme_bw() + 
  scale_fill_manual(values=fill) + 
  labs(x="", y="Total budget in 1M$") +
  theme(legend.position="none", 
        legend.direction="horizontal", 
        legend.title = element_blank(),
        axis.line = element_line(size=1, colour = "black"),
        panel.grid.major = element_blank(), 
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.border = element_blank(), panel.background = element_blank()) +
  coord_flip() 

p2 <- ggplot(data = state2) +
  geom_bar(aes(x = reorder(state, value), y = value, fill = type), stat="identity") +
  theme_bw() + 
  scale_fill_manual(values=fill) + labs(x="", y="Total budget in 1M$") +
  theme(legend.position="none", 
        legend.direction="horizontal", 
        legend.title = element_blank(),
        axis.line = element_line(size=1, colour = "black"),
        panel.grid.major = element_blank(), 
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.border = element_blank(), 
        panel.background = element_blank()) +
  scale_x_discrete(position = "top") + 
  scale_y_reverse() +
  coord_flip()

p3 <- ggarrange(p1, p2, common.legend = TRUE, legend = "bottom")

Но я не мог найти решение для линейной части.При добавлении линий, например, в левую сторону на

p3 + geom_segment(aes(x = rep(1:2, each=3), xend = rep(1:10, each=3), 
                   y = cumSum[order(cumSum)], yend=cumSum[order(cumSum)]+10), size = 1.2)

Проблема заключается в том, что линии не смогут перейти на правую сторону.Выглядит это так:

По сути, я хотел бы соединить панель «Калифорния» слева с панелью «Калифорния» справа.

Ксделать это, я думаю, я должен как-то получить доступ к вышестоящему уровню графа.Я посмотрел в области просмотра и смог наложить две гистограммы на диаграмму, сделанную из geom_segment, но потом я не смог определить правильный макет для линий:

subplot <- ggplot(data = state1) + 
  geom_segment(aes(x = rep(1:2, each=3), xend = rep(1:2, each=3), 
                   y = cumSum[order(cumSum)], yend =cumSum[order(cumSum)]+10), 
               size = 1.2)

vp <- viewport(width = 1, height = 1, x = 1, y = unit(0.7, "lines"), 
               just ="right", "bottom"))
print(p3)
print(subplot, vp = vp)

Справка или указателис благодарностью.

Answer 1

Вот чистое решение ggplot2, которое объединяет базовые фреймы данных в один и отображает все на одном графике:

Обработка данных:

library(dplyr)    
bar.width <- 0.9

# combine the two data sources
df <- rbind(state1 %>% mutate(source = "state1"),
            state2 %>% mutate(source = "state2")) %>%

  # calculate each state's rank within each data source
  group_by(source, state) %>%
  mutate(state.sum = sum(value)) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(source) %>%
  mutate(source.rank = as.integer(factor(state.sum))) %>%
  ungroup() %>%

  # calculate the dimensions for each bar
  group_by(source, state) %>%
  arrange(type) %>% 
  mutate(xmin = lag(cumsum(value), default = 0),
         xmax = cumsum(value),
         ymin = source.rank - bar.width / 2,
         ymax = source.rank + bar.width / 2) %>% 
  ungroup() %>%

  # shift each data source's coordinates away from point of origin,
  # in order to create space for plotting lines
  mutate(x = ifelse(source == "state1", -max(xmax) / 2, max(xmax) / 2)) %>%
  mutate(xmin = ifelse(source == "state1", x - xmin, x + xmin),
         xmax = ifelse(source == "state1", x - xmax, x + xmax)) %>%

  # calculate label position for each data source
  group_by(source) %>%
  mutate(label.x = max(abs(xmax))) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(label.x = ifelse(source == "state1", -label.x, label.x),
         hjust = ifelse(source == "state1", 1.1, -0.1))

График:

ggplot(df, 
       aes(x = x, y = source.rank,
           xmin = xmin, xmax = xmax, 
           ymin = ymin, ymax = ymax,
           fill = type)) +
  geom_rect() +
  geom_line(aes(group = state)) +
  geom_text(aes(x = label.x, label = state, hjust = hjust),
            check_overlap = TRUE) +

  # allow some space for the labels; this may be changed
  # depending on plot dimensions
  scale_x_continuous(expand = c(0.2, 0)) +
  scale_fill_manual(values = fill) +

  theme_void() +
  theme(legend.position = "top")

Источник данных (такой же, как у @ camille's):

set.seed(1017)

state1 <- data_frame(
  state = rep(state.name[1:5], each = 3),
  value = floor(runif(15, 1, 100)),
  type = rep(c("state", "local", "fed"), times = 5)
)

state2 <- data_frame(
  state = rep(state.name[1:5], each = 3),
  value = floor(runif(15, 1, 100)),
  type = rep(c("state", "local", "fed"), times = 5)
)

Answer 2

Это действительно интересная проблема.Я приблизил его, используя библиотеку patchwork, которая позволяет вам добавлять ggplot с и дает вам простой способ управления их макетом - я предпочитаю делать что-либо на основе grid.arrange, а в некоторых случаях он работает лучшечем cowplot.

Я расширил набор данных, чтобы получить еще несколько значений в двух фреймах данных.

library(tidyverse)
library(patchwork)

set.seed(1017)

state1 <- data_frame(
  state = rep(state.name[1:5], each = 3),
  value = floor(runif(15, 1, 100)),
  type = rep(c("state", "local", "fed"), times = 5)
)

state2 <- data_frame(
  state = rep(state.name[1:5], each = 3),
  value = floor(runif(15, 1, 100)),
  type = rep(c("state", "local", "fed"), times = 5)
)

Затем я создал фрейм данных, который присваивает ранги каждому состоянию на основе других значений в ихисходный фрейм данных (state1 или state2).

ranks <- bind_rows(
  state1 %>% mutate(position = 1),
  state2 %>% mutate(position = 2)
)  %>%
  group_by(position, state) %>%
  summarise(state_total = sum(value)) %>%
  mutate(rank = dense_rank(state_total)) %>%
  ungroup()

Я сделал быструю тему, чтобы все было минимально, и отметки на осях опускания:

theme_min <- function(...) theme_minimal(...) +
  theme(panel.grid = element_blank(), legend.position = "none", axis.title = element_blank())

Диаграмма выпуклости (средняя)основан на фрейме данных ranks и не имеет меток.Использование коэффициентов вместо числовых переменных для позиции и ранга дало мне немного больший контроль над интервалом и позволило ранжировать в соответствии с дискретными значениями от 1 до 5 таким образом, чтобы они соответствовали именам состояний в гистограммах.

p_ranks <- ggplot(ranks, aes(x = as.factor(position), y = as.factor(rank), group = state)) +
  geom_path() +
  scale_x_discrete(breaks = NULL, expand = expand_scale(add = 0.1)) +
  scale_y_discrete(breaks = NULL) +
  theme_min()
p_ranks

Для левой гистограммы я сортирую состояния по значению и поворачиваю отрицательные значения так, чтобы они указывали налево, а затем задаю ему ту же минимальную тему:

p_left <- state1 %>%
  mutate(state = as.factor(state) %>% fct_reorder(value, sum)) %>%
  arrange(state) %>%
  mutate(value = value * -1) %>%
  ggplot(aes(x = state, y = value, fill = type)) +
    geom_col(position = "stack") +
    coord_flip() +
    scale_y_continuous(breaks = NULL) +
    theme_min() +
    scale_fill_brewer()
p_left

Правая гистограмма почти такая же, за исключением того, что значения остаются положительными, и я переместил ось X наверх (становится вправо, когда я переворачиваю координаты):

p_right <- state2 %>%
  mutate(state = as.factor(state) %>% fct_reorder(value, sum)) %>%
  arrange(state) %>%
  ggplot(aes(x = state, y = value, fill = type)) +
    geom_col(position = "stack") +
    coord_flip() +
    scale_x_discrete(position = "top") +
    scale_y_continuous(breaks = NULL) +
    theme_min() +
    scale_fill_brewer()

Тогда, поскольку я загрузил patchwork, я могу добавить графики вместе и указать макет.

p_left + p_ranks + p_right +
  plot_layout(nrow = 1)

Вы можете настроитьинтервалы и поля еще, например, с помощью вызова expand_scale с диаграммой неровностей.Я не пробовал это делать с метками осей вдоль осей Y (то есть на дне после переворачивания), но у меня есть чувство, что вещи могут быть выбиты из строя, если вы не добавите фиктивную ось в ряды.Много чего еще надо возиться, но это крутой проект по визуализации, который вы поставили!