Можно с помощью ggplot2 вставить разрыв оси?

Как отмечалось в другом месте, это не то, с чем ggplot2 хорошо справится, поскольку сломанные оси обычно считаются сомнительными.

Другие стратегии часто считаются лучшими решениями этой проблемы. Брайан упомянул несколько (фасетирование, два графика, ориентированные на разные наборы ценностей). Еще один вариант, который люди слишком часто упускают из виду, особенно в отношении гистограмм, - это создание таблицы:

Глядя на фактические значения, 500 не скрывает различий в других значениях! По какой-то причине таблицы не пользуются должным уважением как данные как метод визуализации. Вы можете возразить, что ваши данные имеют много-много категорий, что становится громоздким в таблице. Если это так, вероятно, на вашей гистограмме будет слишком много столбцов, чтобы быть разумным.

И я не спорю за таблицы все время. Но их определенно стоит учитывать, если вы создаете гистограммы с относительно небольшим количеством столбцов. И если вы делаете гистограммы с множеством столбцов, вам все равно придется это переосмыслить.

Наконец, в пакете plotrix есть функция axis.break, которая реализует сломанные оси. Однако из того, что я понял, вам придется вручную указать метки и позиции осей.

Восемь лет спустя пакет ggforce предлагает расширение facet_zoom(), которое является реализацией предложения Хэдли Уикхема , чтобы показать два графика (как указано в ответе Брайана Диггса).

Фасет масштабирования

library(ggforce)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  facet_zoom(ylim = c(0, 10))

К сожалению, текущая версия ggforce 0.2.2 выдает ошибку с coord_flip(), поэтому могут отображаться только вертикальные полосы.

Увеличенный фасет показывает вариации малых значений, но по-прежнему содержит большую - теперь обрезанную - a4 полосу. Параметр zoom.data определяет, какие значения отображаются в увеличенном фасете:

library(ggforce)
ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  facet_zoom(ylim = c(0, 10), zoom.data = ifelse(a <= 10, NA, FALSE))

Два сюжета

предложила Хэдли Уикхэм

Я думаю, что гораздо более уместно показать два графика - один для всех данных и один только для небольших значений.

Этот код создает два графика

library(ggplot2)
g1 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip()
g2 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  ylim(NA, 10)

которые можно объединить в один сюжет

cowplot::plot_grid(g1, g2) # or ggpubr::ggarrange(g1, g2)

or

gridExtra::grid.arrange(g1, g2) # or egg::ggarrange(g1, g2)

Две грани

Это было предложено в комментарии Чейза, а также Брайаном Диггсом в его ответе, который интерпретировал предложение Хэдли использовать

фасетные графики, один со всеми данными, один увеличенный в определенном регионе

но до сих пор не было предоставлено кода для этого подхода.

Поскольку нет простого способа масштабировать фасеты по отдельности (см., Например, связанный вопрос), данными необходимо управлять:

library(dplyr)
library(ggplot2)
ggplot() + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col(data = df %>% mutate(subset = "all")) +
  geom_col(data = df %>% filter(a <= 10) %>% mutate(subset = "small")) +
  coord_flip() + 
  facet_wrap(~ subset, scales = "free_x")

Нет, без использования ggplot. См. Обсуждение в ветке на http://groups.google.com/group/ggplot2/browse_thread/thread/8d2acbfc59d2f247, где Хэдли объясняет, почему это невозможно, но дает предлагаемую альтернативу (фасетированные графики, один со всеми данными, один увеличенный в определенной области).

Не с помощью ggplot, но с помощью plotrix вы легко можете это сделать:

library(plotrix)
gap.barplot(df$a, gap=c(5,495),horiz=T)

Нет, к сожалению, нет

Есть опасения, что использование прерывистых осей приведет к обману аудитории. Однако бывают случаи, когда отсутствие прерывистой оси приводит к искажению.

Например, если ось усечена, но обычно лежит в пределах некоторого интервала (скажем, [0,1]), аудитория может не заметить усечения и сделать искаженные выводы о данных. В этом случае более подходящей и прозрачной была бы явная прерывистая ось.

Сравнивать:

Я сомневаюсь, что в R есть что-нибудь готовое, но вы могли бы показать данные как серию частичных трехмерных кубов. 500 - это всего лишь 5 * 10 * 10, поэтому он хорошо масштабируется. Точное значение может быть меткой.

Вероятно, это следует использовать только в том случае, если по какой-то причине вам необходимо иметь графическое представление.

умное решение ggplot предоставляется Йорг Стейнкамп, используя facet_grid. В упрощенном виде это примерно так:

library("tidyverse")
df <- data.frame(myLetter=LETTERS[1:4], myValue=runif(12) + rep(c(4,0,0),2))  # cluster a few values well above 1
df$myFacet <- df$myValue > 3
(ggplot(df, aes(y=myLetter, x=myValue)) 
  + geom_point() 
  + facet_grid(. ~ myFacet, scales="free", space="free")
  + scale_x_continuous(breaks = seq(0, 5, .25)) # this gives both facets equal interval spacing.
  + theme(strip.text.x = element_blank()) # get rid of the facet labels
)

Одна из стратегий - изменить ось для построения шкалы журнала. Таким образом вы уменьшите экспоненциально более высокое значение в 10 раз.