怎样使用 ggplot2 绘制双 Y 轴的图形
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Cloud2016
没有接触过 PS，但是知道 PS 是指 photeshop，当年我大学室友学过，我一直很纳闷为撒统计学的学生会想到学 PS。
你安利我看的 ggplot2 入门，我看完了，关于7.2标签这小节，我发现了一个细节，但是 github 登不上去了，没法给你留言，记在这里。因为我刚还一边学一边写笔记，所以下面就直接复制粘贴刚写好的。
- 使用
labs()函数来同时设置主标题、坐标轴标签、图例标题等的文字内容，各项位置都默认固定。需要注意的是如果在aes()中设定了 fill 参数，那么labs()函数中设定图例标题就用 fill 参数，同样如果在aes()中设定了 color 参数，那么labs()函数中设定图例标题就用 color 参数。
ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = cut), stat = 'count') +
labs(
title = '图形主标题',
subtitle = '图形副标题',
caption = '图形备注',
tag = '不知道干撒用的标签',
x = 'x轴标题',
y = 'y轴标题',
fill = '图例标题')另外，我想明白为撒画双 Y 轴的时候要对次 Y 轴做变形了，因为 ggplot2 的坐标系受限制，无法像这里税收弹性章节下的第一个图一样，画出来多个Y轴的图。
双轴图是实际上是多图叠加，我不推荐在用静态图展示，容易混淆。
3-D bar plots are an abomination. Just because Excel can do them doesn’t mean you should. (Dismount pulpit).
— Berton Gunter
出自 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-October/142420.html
引用 Berton Gunter 的话说，就是有的复杂合成图在特定环境下是适合交互方式展示，而我们并不需要/应该将它们用静态的绘图工具画出来。尽管 ggplot2 可以画，但并不意味着应该画。如果是做练习，好玩，另当别论。
yuanfan 双轴完全独立的ggplot2也可以画，但是对这种图我记得Hadley曾经明确表示过反对，并且认为这种图易于拿来误导人，所以ggplot2包里一直没有直接地给出画法函数。甚至这种双轴有明确变换关系的，’sec_axis’也是后来才加入的。
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我所认为 ggplot2 画双轴或如下多轴图不如 echarts4r 方便的原因是，在 ggplot2 里面画柱状图或条形图是在一个直角坐标系中画，而这个直角坐标系的 X、Y 轴是固定的，因此绘制双轴时，由于主 Y 轴固定，如果次 Y 轴跟主 Y 轴范围差异很大的话就需要将次 Y 轴的数据变形。而 echarts4r 本身是为交互诞生，它的坐标系和多个 Y 轴是互相独立的，因为指定的每个 Y轴可以随意改变范围，甚至把Y轴相对整个图形容器挪开。
我绘制上面的图时，是想展示尽管税收收入、M1、M2还有 GDP 的取值范围不一样，但是增长趋势是接近的。
fenguoerbian 俺明白了，原来 ggplot2 的一些特点来源于作者的偏好。
"增长趋势接近“……既然多个Y轴是独立的，为什么不把M2的坐标轴最大值放到600， M1坐标轴最大值放到35，然后税收的坐标轴最大值放到180呢？得到的图像还会显示出”增长趋势接近“吗？现在图像上相似的增长趋势，真的不是更多来自于选择了这样的坐标轴范围吗。
多独立Y轴本身就是有这样容易误导/操纵数据直觉的缺陷，类似的讨论可以找到不少
https://blog.datawrapper.de/dualaxis/
https://stackoverflow.com/questions/3099219/ggplot-with-2-y-axes-on-each-side-and-different-scales
整个画布上，每个数据点都有自己唯一的x，y坐标，只是每个数据点选择的展现形式不同（可能是画不同形状的点，可能是向着某个坐标轴画柱子）。所以在你的画图代码中，y1和y2代表的纵坐标值被认为是在同一个尺度上的。而目前ggplot2采用的sec_axis，你可以理解为增加的坐标轴只是用来辅助显示的，所以要求相对于原始坐标轴有明确的一一对应的线性变换。
那么在后面的代码中，你看起来做的是把两者调整到同样的数值范围上使得图片看起来不像原先那样”有问题“。但实际是你在决定这两个变量的数值上的对应关系（例如当前代码中，y2中的3282”等价“于y1中的1.0）。我个人觉得这其实应该在画图之前就确定下来，否则又会陷入”为了展示想要的结果（趋势）于是操作数据“的流程。
对于ggplot2，我建议可以先去看A Layered Grammar of Graphics这篇论文，整体的ggplot2设计思路就在里面，可以高屋建瓴的把握住这个包的脉络。
fenguoerbian
哦，那我明白你跟湘云在说撒了。谢谢你。你贴的两个链接我下班回去看看。关于一些统计方法会扭曲数据的问题，我之前还请教过三水（ps就是于淼），他给我讲不管用不用那些方法，结论很难做到完全客观公正。
那么当遇到量级相差很大的数据，应该怎样展示或者判断趋势是否接近呢？
趋势可以理解为一阶导数呀，增长率曲线可以画在一幅图里，然后他们看起来都比较平稳，说明趋势一致。