Wie staple ich zwei Graphen vertikal mit derselben x-Skala, aber einer anderen y-Skala in R?

Schöne Grüße,

Derzeit mache ich folgendes in R:

require(zoo)
data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE)
cum  = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date))
data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date))
data <- aggregate(data, identity, tail, 1)
cum  <- aggregate(cum, identity, sum, 1)
days = seq(start(data), end(data), "day")
data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days)))

plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55))
lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0))

Ausschnitt aus summary.csv:

date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp
2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0
2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777
2007-08-09,18,model.xml,106,16,26,7,4966,1136,47,761
2007-08-10,19,model.xml,106,16,26,7,4968,1150,4,202
2007-09-06,81,model.xml,111,16,26,7,5110,1167,13,258
...

Die letzten beiden Zeilen zeichnen die Informationen auf, die ich benötige, und das Ergebnis ähnelt dem Folgenden: Die blaue Linie ist die Entropie des Artefakts in Byte, an dem ich interessiert bin. Grüne Linien repräsentieren die Entropie der Änderungen.

In diesem Diagramm funktioniert es nun gut, da es keinen großen Unterschied in der Skalierung gibt. Aber ich habe andere Grafiken, in denen die grünen Linien so klein werden, dass man sie nicht sehen kann.

Die Lösung, nach der ich suchte, beinhaltete zwei Dinge:

1. Verschieben der grünen vertikalen Linien in ein zweites Diagramm direkt unter dem ersten mit eigener y-Achse, aber gemeinsamer x-Achse.
2. Um es als logarithmische Skala bereitzustellen, da mich die "Größe" mehr interessiert als die spezifischen Werte.

Danke im Voraus!

PS Wenn mir jemand auch sagen kann, wie ich "kleine Häkchen" in die x-Skala einfügen kann, die sich auf die Monate bezieht, schätze ich :-) Wenn dies zu viele Fragen für einen einzelnen Beitrag sind, kann ich sie weiter unterteilen.

Sie können par(new=TRUE)mit zwei verschiedenen y-Achsen in dasselbe Diagramm zeichnen! Dies sollte auch Ihr Problem lösen.

Als nächstes finden Sie ein einfaches Beispiel, das zwei zufällige Normalvariablen darstellt, eine auf Mittelwert 0 und eine auf Mittelwert 100 (beide sd s = 1) in derselben Darstellung. Die erste in rot auf der linken y-Achse, die zweite in blau auf der rechten y-Achse. Anschließend werden Achsenbeschriftungen hinzugefügt.

Bitte schön:

x <- 1:10
y1 <- rnorm(10)
y2 <- rnorm(10)+100

plot(x,y1,pch=0,type="b",col="red",yaxt="n",ylim=c(-8,2))
par(new=TRUE)
plot(x,y2,pch=1,type="b",col="blue",yaxt="n",ylim=c(98,105))

axis(side=2)
axis(side=4)

sieht dann so aus (erinnere dich an Rot auf der linken Achse, Blau auf der rechten Achse):

UPDATE:
Basierend auf Kommentaren habe ich eine aktualisierte Version meines Diagramms erstellt. Jetzt gehe ich etwas tiefer in die Funktionalität par(mar=c(a,b,c,d))des Basisdiagramms ein, indem ich einen größeren Rand um das Diagramm erstelle (erforderlich für die Beschriftung der rechten Achse), mtextum die Achsenbeschriftungen und die erweiterte Verwendung der axisFunktion anzuzeigen:

x <- 1:100
y1 <- rnorm(100)
y2 <- rnorm(100)+100

par(mar=c(5,5,5,5))

plot(x,y1,pch=0,type="b",col="red",yaxt="n",ylim=c(-8,2),ylab="")
axis(side=2, at=c(-2,0,2))
mtext("red line", side = 2, line=2.5, at=0)

par(new=TRUE)
plot(x,y2,pch=1,type="b",col="blue",yaxt="n",ylim=c(98,108), ylab="")
axis(side=4, at=c(98,100,102), labels=c("98%","100%","102%"))
mtext("blue line", side=4, line=2.5, at=100)

Wie Sie sehen, ist es ziemlich einfach. Sie können die Position Ihrer Daten ylimin der plotFunktion definieren und dann atin der axisFunktion auswählen, welche Achsen-Ticks Sie sehen möchten. Darüber hinaus können Sie labelsin der axisFunktion (hier auf der rechten Achse) sogar die Beschriftungen für die Achsen-Ticks (sehr nützlich für die nominale x-Achse) bereitstellen . Verwenden Sie zum Hinzufügen von Achsenbeschriftungen mtextmit atfür die vertikale Positionierung ( linefür die horizontale Positionierung).

Achten Sie darauf , zu prüfen ?plot, ?par, ?axis, und ?mtextfür weitere Informationen.
Hervorragende Webressourcen sind: Quick-R für Grafiken: 1 , 2 und 3 .

Ich denke, Sie können bekommen, was Sie wollen ggplot2. Mit dem folgenden Code kann ich produzieren:

Offensichtlich können Dinge wie Linienfarben nach Belieben geändert werden. Auf der x-Achse habe ich Hauptlinien für Jahre und Nebenlinien für Monate angegeben.

require(ggplot2)
t = as.Date(0:1000, origin="2008-01-01")  
y1 = rexp(1001)
y2 = cumsum(y1)
df = data.frame(t=t, values=c(y2,y1), type=rep(c("Bytes", "Changes"), each=1001))

g = ggplot(data=df, aes(x=t, y=values)) +
  geom_line() +
  facet_grid(type ~ ., scales="free") +
  scale_y_continuous(trans="log10") +
  scale_x_date(major="years", minor="months") +
  ylab("Log values")
g