ggplot添加左右两边y轴绘制销售额 R语言数据可视化ggplot添加左右y轴绘制天猫双十一销售图

时间:2021-11-06 Kanny广小隶人气:0

想了解R语言数据可视化ggplot添加左右y轴绘制天猫双十一销售图的相关内容吗，Kanny广小隶在本文为您仔细讲解ggplot添加左右两边y轴绘制销售额的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：R语言数据可视化,ggplot绘制天猫双十一销售额,ggplot添加左右y轴，下面大家一起来学习吧。

本文是以天猫双十一销量与增长率为例，原始的数据可以参考上一篇文章：用 ggplot 重绘天猫双十一销售额图，这里不再作过多的介绍。

同时整个的天猫双十一的销售额数据分析可以关注：天猫双十一“数据造假”是真的吗？

老规矩，先上最终成果（两张图只是颜色的差别）：

上图左边 y 轴表示增长率的刻度，右边 y 轴表示销售额的数据，我们将两者在同一张图上进行展现。其实将两个统计图在同一个坐标系中呈现不算是这个绘图的难点，其真正的难点在与刻度的变换以及坐标轴标签的设定。

下面我们开始一步一步来绘制出上图所示的图案~

构造数据集

构造数据集前，我们先看看数据：

年份	销售额	增长率
2009	0.5	—
2010	9.36	1772.00
2011	52	455.56
2012	191	267.31
2013	350	83.25
2014	571	63.14
2015	912	59.72
2016	1207	32.35
2017	1682	39.35
2018	2135	26.93
2019	2684	25.71

由于销售额与增长率都是近乎相同的量纲（单论数值看，都是在 0-3000 之间），所以我们在事先可以不对数据进行变换，变换为统一的尺度。但我想要在坐标轴上，增长率以百分比的形式显示，所以需要除以100，但增长率除以100之后，为了把我们的两个 y 轴变换到同一个尺度区间，所以销售额也需要随之除以100。（注意，这里的销售额除以100 可以不需要具体的实际意义，只是保证在图像上呈现效果美观即可，最后的实际区间我们可以通过修改坐标轴的刻度值实现。）

因此生成数据的代码如下：

year <- 2009:2019
sales <- c(0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1207, 1682, 2135, 2684)
growth_rate <- c(NA, diff(sales) / sales[1:(length(sales) - 1)] * 100)
dat_overview <- data.frame(year = factor(year), sales = sales / 100, growth_rate = growth_rate / 100)

但经常使用 ggplot 童鞋可能知道，我们没有办法直接只用上述的数据在 ggplot 中进行绘制，需要进行一个变换，也就是将销售额与增长率并列，并且再加一列变量作为 index，具体操作我们可以使用管道数据处理的 package ：tidyr。（具体的原因与使用方法可参见：tidyr+ggplot2多个变量分层展示）

library(tidyr)
dat_overview %>%
  gather(sales, growth_rate, key = "var", value = "value")

其结果如下：

   year         var      value
1  2009       sales  0.0050000
2  2010       sales  0.0936000
3  2011       sales  0.5200000
4  2012       sales  1.9100000
5  2013       sales  3.5000000
6  2014       sales  5.7100000
7  2015       sales  9.1200000
8  2016       sales 12.0700000
9  2017       sales 16.8200000
10 2018       sales 21.3500000
11 2019       sales 26.8400000
12 2009 growth_rate         NA
13 2010 growth_rate 17.7200000
14 2011 growth_rate  4.5555556
15 2012 growth_rate  2.6730769
16 2013 growth_rate  0.8324607
17 2014 growth_rate  0.6314286
18 2015 growth_rate  0.5971979
19 2016 growth_rate  0.3234649
20 2017 growth_rate  0.3935377
21 2018 growth_rate  0.2693222
22 2019 growth_rate  0.2571429

绘制散点

首先我们将数据框中的散点映射到图像中：

dat_overview %>%
  gather(sales, growth_rate, key = "var", value = "value") %>%
  ggplot(aes(x = year, y = value, col = var)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.6)

这里我们使用的是管道数据的 ggplot 的绘制方法，所以数据集直接使用 %>% 连接即可，不需要写在 ggplot() 函数中。

同时关于绘图，上面只是修改了我们散点的尺寸与透明度：size = 3, alpha = 0.6，得到的绘图如下面所示。

这时候的图还是非常吃藕 (chou) 的，下面我们再精雕细琢一些坐标的布局与名称。

修改两坐标轴信息

先直接上代码：

dat_overview %>%
  gather(sales, growth_rate, key = "var", value = "value") %>%
  ggplot(aes(x = year, y = value, col = var)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.6) +
  scale_y_continuous("增长率", labels = scales::percent,
                     sec.axis = sec_axis(~ . * 100, name = "销售额 (亿元)")) +
  # scale_color_manual(labels = c("增长率", "销售额 (亿元)"), values = c("blue", "red")) +
  scale_color_discrete(labels = c("增长率", "销售额 (亿元)")) +
  labs(title = "2009 - 2019 年销售额与增长率", x = "年份") +
  theme(legend.position = "bottom",
        legend.title = element_blank(),
        plot.title = element_text(hjust = 0.5))

这里我们新添加了 scale_y_continuous()，这里是修改 y 轴的刻度，首先我们修改了 y 轴左轴的名称，为增长率，然后 label = scales::percent 表示将刻度上的数值以百分比的形式显示。

最后 sec.axis = sec_axis(~ . * 100, name = "销售额 (亿元)") 则是添加右侧 y 轴 (这里叫 scecond axis)，刻度为原始刻度乘以100，这里乘以100是由于我们在生成销售额数据的时候，为了容易尺度范围，除以了100，同时添加右侧 y 轴的名称： "销售额 (亿元)"。

scale_color_discrete() 表示将我们的图例中的名称进行修改：英文改成中文。

也可以使用注释中的 scale_color_manual() 函数，同时修改名称与散点的颜色，这里添加了注释，需要的童鞋可以取消注释，同时将 scale_color_discrete() 打上注释。

接着我们再修改一些主题设置：legend.position = "bottom" 将我们图例的标签调整到底部。其它的设置都是一些常规操作，可以翻看前面的博文，这里就不进行细说了。

最后就能得到我们最终的成果！

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