使用 ggplot2，我可以在轴上插入中断吗？

不，不使用 ggplot。请参阅 http://groups.google.com/group/ggplot2/browse_thread/thread/8d2acbfc59d2f247 线程中的讨论，其中 Hadley 解释了为什么这是不可能的，但给出了一个建议的替代方案（分面图，一个包含所有数据，一个在特定区域放大）。

正如其他地方所指出的，这不是一件可以很好地处理的事情，因为断裂的轴通常被认为是有问题的。ggplot2

其他策略通常被认为是解决这个问题的更好方法。布莱恩提到了一些（刻面，两个专注于不同值集的图）。人们经常忽略的另一个选择，特别是对于条形图，是制作表格：

从实际值来看，500 并没有掩盖其他值的差异！出于某种原因，表格没有得到足够的尊重，因为数据是一种可视化技术。您可能会反对您的数据有很多很多类别，这在表中变得笨拙。如果是这样，您的条形图很可能也会有太多的条形。

而且我不是一直在争论桌子。但是，如果您要制作条形相对较少的条形图，它们绝对是需要考虑的事情。如果你正在制作包含大量条形的条形图，你可能需要重新考虑这一点。

最后，包中还有一个实现断轴的函数。但是，根据我收集的信息，您必须自己手动指定轴标签和位置。axis.breakplotrix

我怀疑 R 中有什么现成的东西，但您可以将数据显示为一系列 3D 部分立方体。500 只有 5*10*10，所以它可以很好地扩展。确切的值可以是标签。

这可能只有在出于某种原因必须具有图形表示时才应使用。

不是使用 ggplot，而是使用 plotrix，您可以轻松做到这一点：

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

不，很遗憾不是

人们担心的是，允许不连续的轴会导致观众的欺骗。但是，在某些情况下，没有不连续的轴会导致失真。

例如，如果轴被截断，但通常位于某个区间内（例如 [0,1]），则受众可能不会注意到截断并对数据做出扭曲的结论。在这种情况下，显式不连续轴将更合适和透明。

比较：

一种策略是更改轴以绘制对数刻度。这样一来，您就可以将指数级更高的值减少 10 倍

八年后，该软件包提供了一个扩展，该扩展是 Hadley Wickham 建议的实现，即显示两个情节（如 Brian Diggs 的回答中所述）。ggforcefacet_zoom()

缩放分面

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

不幸的是，当前版本的 0.2.2 会抛出错误，因此只能显示垂直条。ggforcecoord_flip()

缩放的 facet 显示小值的变化，但仍包含大的（现在已裁剪的）条形图。该参数控制在缩放的分面中显示哪些值：a4zoom.data

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

两块地

哈德利·威克姆（Hadley Wickham）建议道

我认为展示两个情节更合适——其中一个 数据，并且只是小值之一。

此代码创建两个绘图

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)

可以通过以下方式组合成一个图

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

或

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

两个方面

这是在蔡斯的评论中提出的，布莱恩·迪格斯（Brian Diggs）在他的回答中也提出了这一点，他解释了哈德利的建议

多面图，一个包含所有数据，一个在特定区域放大

但到目前为止，还没有为这种方法提供代码。

由于没有简单的方法可以单独缩放分面（例如，参见相关问题），因此需要对数据进行操作：

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")

Jörg Steinkamp 使用 facet_grid 提供了一个巧妙的 ggplot 解决方案。简单来说，它是这样的：

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
)

截至 2022-06-01，我们有了外观优雅的包装，它似乎回答了 OP 的问题。虽然我没有在自己的数据上尝试过它，但它看起来与许多或所有其他功能兼容。还提供差异缩放，可能对 OP 和类似用途有用。ggbreakggplot2

library(ggplot2)
library(ggbreak) 

set.seed(2019-01-19)
d <- data.frame(x = 1:20,
   y = c(rnorm(5) + 4, rnorm(5) + 20, rnorm(5) + 5, rnorm(5) + 22))
 
p1 <- ggplot(d, aes(y, x)) + geom_col(orientation="y") + 
theme_minimal()
p1 + scale_x_break(c(7, 17), scales = 1.5) + scale_x_break(c(18, 21), scales=2)

一个选项是使用 scale_y_cut（） 或 scale_x_cut（） 函数使用 ggbreak 包。此功能可以将对象切割成多个部分，并可以指定放大或缩小哪个部分。这是一个可重现的示例，左图为正常图，右图使用函数：ggplot

df <- data.frame(a = c(1,2,3,500), b = c('a1', 'a2','a3', 'a4'))

library(ggplot2)
library(ggbreak)
library(patchwork)
p1 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() 
p2 <- ggplot(df) + 
  aes(x = b, y = a) +
  geom_col() +
  scale_y_cut(breaks=c(4, 30), which=c(1, 3), scales=c(0.5, 3)) 
  
p1 + p2

^{创建于 2022-08-22 with reprex v2.0.2}

从示例中可以看出，某些部分被放大和缩小。这可以通过使用不同的参数来更改。

使用的参数：

• 休息：

数值或数值向量，要划分的点

• 哪：

整数，子图到刻度的位置，从左开始 从右或从上到下。

• 尺度：

子图的数字、相对宽度或高度。

要更改子图之间的间距，可以使用参数 。space

有关一些额外的信息和示例，请查看本教程。