Her bir tarafta 2 y ekseni ve farklı ölçekleri olan ggplot

231

Ben sayıları gösteren bir çubuk grafik çizmek gerekir ve bir grafikte oranı gösteren bir çizgi grafik, her ikisini de ayrı ayrı yapabilirim, ama onları bir araya getirdiğimde, ilk katmanın ölçeği (yani geom_bar) ikincisi ile örtüşüyor katman (yani geom_line).

Eksenini geom_linesağa hareket ettirebilir miyim ?

r ggplot2 r-faq

— lokheart
kaynak

5

Burada shwon olarak bir yaklaşım kullanabilir misiniz, rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2 ?

— Tom Wenseleers

ile ilgili

— Axeman

2

şu anda çağrılan yerel ggplot2uygulamayı görmek için aşağı kaydırın . scale_y_*sec.axis

— 1919'da PatrickT

106

Bazen bir müşteri iki ölçek ister. Onlara "kusurlu" konuşma vermek genellikle anlamsızdır. Ama ggplot2'nin işleri doğru şekilde yapma konusunda ısrar etmesini seviyorum. Aslında ggplot'un ortalama kullanıcıyı uygun görselleştirme teknikleri konusunda eğittiğinden eminim.

Belki iki veri serisini karşılaştırmak için faceting ve scale free kullanabilirsiniz? - örneğin buraya bakın: https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

— Andreas
kaynak

30

Andreas'la hemfikirim - bazen (şimdi benim için) bir müşteri aynı arsa üzerinde iki veri seti istiyor ve Plotting Theory hakkında konuştuğumu duymak istemiyor. Ya onları artık istemeyecekleri konusunda ikna etmeliyim (her zaman ücret istediğim bir savaş değil) ya da onlara "kullandığım çizim paketi bunu desteklemiyor" demeliyim. Bu yüzden bugün bu özel proje için ggplot'tan uzaklaşıyorum. = (

— Ken Williams

58

bir çizim paketinin neden kendi kişisel görüşlerini nasıl işlediğine eklemesi gerekir? Hayır teşekkürler.

— colin

5

Bağlantınız çürümüş. Cevabınızı düzenleyebilir ve söylediklerinin bir özetini gönderebilir misiniz?

— Zach

24

Bu yorumu kabul edemiyorum (yeniden rant). İletiyi hızlı bir şekilde karşılayabilmek için, mümkün olduğunca bilgiyi yoğunlaştırmak çok yaygındır, örneğin, bilimsel dergiler tarafından getirilen katı kısıtlamalar vb. Bu nedenle, yine de ikinci bir y ekseni ekleniyor ve ggplot'un bence bunu yapmasına yardımcı olması gerekiyor.

— Stingery

57

"Kusurlu" ve "doğru yol" gibi sorgulamadan kelimelerin, aslında oldukça fikirli ve dogmatik bir teoriye dayanmıyormuş gibi göründüğü şaşırtıcıdır, bu tamamen yararsız cevabın (link-bone atar) yazarken 72 upvotes var. Whe karşılaştıran zaman serileri farklarının korelasyon noktaya çok daha kolaydır çünkü, örneğin, aynı grafik üzerinde hem sahip olmak çok değerli olabilir. Sadece bunu her gün yapan binlerce yüksek eğitimli finans uzmanına sorun.

— Thomas Browne

149

Ggplot2'de mümkün değil çünkü ayrı y ölçeklerine (birbirlerinin dönüşümleri olan y ölçeklerine değil) sahip arazilerin temelde kusurlu olduğuna inanıyorum. Bazı problemler:

Tersine çevrilemez: arsa alanında bir nokta verildiğinde, onu veri uzayındaki bir noktaya benzersiz şekilde eşleyemezsiniz.
Diğer seçeneklere kıyasla doğru okunmaları nispeten zordur. Ayrıntılar için bkz . Petra Isenberg, Anastasia Bezerianos, Pierre Dragicevic ve Jean-Daniel Fekete'nin Çift Ölçekli Veri Grafikleri Üzerine Bir Çalışma .
Yanlış yönlendirmek için kolayca manipüle edilebilirler: eksenlerin göreceli ölçeklerini belirtmek için onları manipüle etmeye açık bırakmanın benzersiz bir yolu yoktur. Junkcharts blogundan iki örnek: bir , iki
Bunlar keyfi: neden 3, 4 veya on değil sadece 2 ölçek var?

Stephen Few'in Grafiklerdeki Çift Ölçekli Eksenler konusundaki uzun tartışmalarını da okumak En İyisi mi? .

— Hadley
kaynak

39

Fikrinizi detaylandırır mısınız? Aydınlanmak değil, bence iki bağımsız değişkeni planlamanın oldukça kompakt bir yolu. Aynı zamanda istenen bir özelliktir ve yaygın olarak kullanılan beeindir.

— KarlP

66

@hadley: Çoğunlukla katılıyorum, ancak çoklu y ölçekleri için gerçek bir kullanım var - aynı veri için 2 farklı birimin kullanılması, örneğin sıcaklık zaman serilerinde Celsius ve Fahrenheit ölçekleri.

— Richie Cotton

11

@Hadley Sizce. Benimkinde değil, başka bilim adamlarında da. Şüphesiz bu, doğrudan ilkinin üzerine ikinci bir komplo (tamamen şeffaf bir arka plana sahip) koyarak elde edilebilir, böylece bir olarak görünürler. Sınırlayıcı boxex'in köşelerinin birbiriyle hizalandığından / kaydedildiğinden nasıl emin olacağımı bilmiyorum.

— Nicholas Hamilton

8

@hadley Örneğin, Walther-Lieth İklim Diyagramlarında yaygın olarak iki y ekseni kullanılır. Sabit bir reçete olduğundan, olası karışıklığın minimum olduğu nasıl ...

— sebschub

32

@hadley Üzgünüm, verilen iklim şemasında neyin sorunlu olduğunu göremiyorum. Bir şemaya (sabit reçeteyle) sıcaklık ve yağış koymak, nemli veya kurak iklim olup olmadığını hızlı bir şekilde tahmin eder. Ya da bu yoldan: sıcaklık, yağış ve bunların "ilişkilerini" görselleştirmenin daha iyi bir yolu ne olabilir? Her neyse, ggplot2'deki çalışmalarınız için çok teşekkürler!

— sebschub

121

Ggplot2 2.2.0 ile başlayarak böyle bir ikincil eksen ekleyebilirsiniz ( ggplot2 2.2.0 duyurusundan alınmıştır ):

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() + 
  scale_y_continuous(
    "mpg (US)", 
    sec.axis = sec_axis(~ . * 1.20, name = "mpg (UK)")
  )

— tstenner
kaynak

25

Dezavantajı, örneğin yeni bir değişken değil, akım eksenlerinin sadece bazı formül dönüşümlerini kullanabilir.

— discipulus

41

Yukarıdaki cevapları ve bazı ince ayarları (ve değeri ne olursa olsun) almak, iki ölçek elde etmenin bir yolu sec_axis:

Basit (ve tamamen kurgusal) bir veri kümesi olduğunu varsayalım dt: Beş gün boyunca VS üretkenlik kesintilerinin sayısını izler:

        when numinter prod
1 2018-03-20        1 0.95
2 2018-03-21        5 0.50
3 2018-03-23        4 0.70
4 2018-03-24        3 0.75
5 2018-03-25        4 0.60

(her iki sütununun aralıkları yaklaşık faktör 5'e göre değişir).

Aşağıdaki kod, y ekseninin tamamını kullandıkları her iki diziyi de çizecektir:

ggplot() + 
  geom_bar(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$numinter), stat = "identity", fill = "grey") +
  geom_line(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$prod*5), size = 2, color = "blue") + 
  scale_x_date(name = "Day", labels = NULL) +
  scale_y_continuous(name = "Interruptions/day", 
    sec.axis = sec_axis(~./5, name = "Productivity % of best", 
      labels = function(b) { paste0(round(b * 100, 0), "%")})) + 
  theme(
      axis.title.y = element_text(color = "grey"),
      axis.title.y.right = element_text(color = "blue"))

Sonuç (yukarıdaki kod + bazı renk ayarları):

Kullanmaktan kenara noktası ( sec_axisy_scale belirtirken etmektir çarpın dizi belirtirken 5 ile her değerini 2 veri serilerini. Sağ sec_axis tanımında etiketleri almak için, daha sonra ihtiyacı bölünmesi ) 5 oranında (ve biçimlendirme. Yani yukarıdaki koddaki önemli bir kısım gerçekten *5geom_line ve ~./5sec_axis'te (mevcut değeri .5'e bölen bir formül ).

Karşılaştırma (Ben burada yaklaşımları yargılamak istemiyorum), bu birbiri üstüne iki grafik şöyle görünür:

Hangisinin mesajı daha iyi taşıdığına karar verebilirsiniz (“Çalışanları rahatsız etmeyin!”). Sanırım bu karar vermenin adil bir yolu.

Her iki resim için tam kod (yukarıda ne olduğundan çok daha fazlası değil, sadece tam ve çalışmaya hazır) burada: https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d daha ayrıntılı bir açıklama: https: // sebastianrothbucher. github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

— Sebastian Rothbucher
kaynak

31

Ortak kullanım durumları düello ve eksenler, örneğin aylık sıcaklık ve yağış gösteren klimatograf vardır . İşte değişkenlerin alt sınırını sıfırdan başka bir şeye ayarlamanıza izin vererek Megatron'un çözümünden genelleştirilmiş basit bir çözüm:

Örnek veriler:

climate <- tibble(
  Month = 1:12,
  Temp = c(-4,-4,0,5,11,15,16,15,11,6,1,-3),
  Precip = c(49,36,47,41,53,65,81,89,90,84,73,55)
  )

Aşağıdaki iki değeri veri sınırlarına yakın değerlere ayarlayın (grafiklerin konumlarını ayarlamak için bunlarla oynayabilirsiniz; eksenler yine de doğru olacaktır):

ylim.prim <- c(0, 180)   # in this example, precipitation
ylim.sec <- c(-4, 18)    # in this example, temperature

Aşağıdakiler bu sınırlamaları temel alarak gerekli hesaplamaları yapar ve çizimin kendisini yapar:

b <- diff(ylim.prim)/diff(ylim.sec)
a <- b*(ylim.prim[1] - ylim.sec[1])

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")

Kırmızı çizginin sağ taraftaki y eksenine karşılık geldiğinden emin olmak istiyorsanız theme, koda bir cümle ekleyebilirsiniz :

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  theme(axis.line.y.right = element_line(color = "red"), 
        axis.ticks.y.right = element_line(color = "red"),
        axis.text.y.right = element_text(color = "red"), 
        axis.title.y.right = element_text(color = "red")
        ) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")

hangi renkler sağ eksende:

— Dag Hjermann
kaynak

Bu, ylim.primve öğelerinin bazı değerlerinde kırılır ylim.sec.

— Eric Krantz

5

Bu harika. İki eksenli grafiklerin "kusurlu" olmadığı durumlara güzel bir örnek. İşiniz hakkında sizden daha çok şey bildiklerini düşünmenin genel tersine düşünme zihniyetinin bir parçası.

— Leo Barlach

Belirli eksen sınırlarını seçtiğimde (benim durumumda ylim.prim <- c (90, 130) ve ylim.sec <- c (15, 30)) uygulanmaz, ancak tüm ölçekleri karıştırarak keyfi sınırları seçer . Yukarıdaki kodu kopyaladığım ve sadece değişken adları ve eksen sınırlarını değiştirdiğim için ne eksik olduğumdan emin değilim

— Anke

@anke: ylim.prim ve ylim.sec'i ifade ettiğinde metin biraz özensizdir. Eksenin sınırlarını değil, verilerinizin sınırlarını ifade ederler. Bahsettiğiniz gibi ylim.prim <- c (90, 130) ve ylim.sec <- c (15, 30) değerlerini ayarladığınızda, sıcaklık grafiği çubuk grafiğinin üzerinde yüksek olur (sıcaklık ekseni -75'den başlar) , ancak her grafik için eksenler hala doğrudur.

— Dag Hjermann

16

İkinci geom ve sağ y eksenine uygulanan bir ölçeklendirme faktörü oluşturabilirsiniz. Bu, Sebastian'ın çözümünden türetilmiştir.

library(ggplot2)

scaleFactor <- max(mtcars$cyl) / max(mtcars$hp)

ggplot(mtcars, aes(x=disp)) +
  geom_smooth(aes(y=cyl), method="loess", col="blue") +
  geom_smooth(aes(y=hp * scaleFactor), method="loess", col="red") +
  scale_y_continuous(name="cyl", sec.axis=sec_axis(~./scaleFactor, name="hp")) +
  theme(
    axis.title.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.text.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.title.y.right=element_text(color="red"),
    axis.text.y.right=element_text(color="red")
  )

Not: v3.0.0 kullanmaggplot2

— Megatron
kaynak

14

Bu zorluğun çözümünün teknik omurgası 3 yıl önce Kohske tarafından sağlandı [ KOHSKE ]. Konu ve çözümünün etrafındaki teknikler buradaki Stackoverflow [ID'ler: 18989001, 29235405, 21026598] üzerinde çeşitli örneklerde tartışılmıştır. Bu yüzden, yukarıdaki çözümleri kullanarak sadece belirli bir varyasyon ve açıklayıcı bir yol göstereceğim.

Bize bazı veriler var varsayalım y1 grubu içinde G1 bazı veriler hangi y2 grubunda G2 bir şekilde ilişkilidir, örneğin aralığı / ölçeği dönüştürdü veya eklenen bazı gürültü. Bu nedenle, veriler , solda y1 ve sağda y2 ölçeği ile bir çizim üzerinde birlikte çizilmek ister .

  df <- data.frame(item=LETTERS[1:n],  y1=c(-0.8684, 4.2242, -0.3181, 0.5797, -0.4875), y2=c(-5.719, 205.184, 4.781, 41.952, 9.911 )) # made up!

> df
  item      y1         y2
1    A -0.8684 -19.154567
2    B  4.2242 219.092499
3    C -0.3181  18.849686
4    D  0.5797  46.945161
5    E -0.4875  -4.721973

Şimdi verilerimizi benzer bir şeyle birlikte

ggplot(data=df, aes(label=item)) +
  theme_bw() + 
  geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=y2), color='grey')+
  geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
  geom_text(aes(x='G2', y=y2), color='red') +
  theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

daha küçük ölçek y1 , daha büyük ölçek y2 tarafından göze çarpan bir şekilde çöktüğü için iyi hizalanmaz .

Şartları karşılamak için hile techncially çizmektir hem birinci ölçek karşı veri kümelerini y1 ama etiketler orijinal ölçek gösteren ikincil bir eksen karşı ikinci rapor y2 .

Bu yüzden gösterilecek yeni eksenin özelliklerini hesaplayan ve toplayan bir ilk yardımcı fonksiyon olan CalcFudgeAxis'i inşa ediyoruz . Fonksiyonu (bu sadece haritalar sevme ayones için değiştirilebilir y2 aralığında üzerine y1 ).

CalcFudgeAxis = function( y1, y2=y1) {
  Cast2To1 = function(x) ((ylim1[2]-ylim1[1])/(ylim2[2]-ylim2[1])*x) # x gets mapped to range of ylim2
  ylim1 <- c(min(y1),max(y1))
  ylim2 <- c(min(y2),max(y2))    
  yf <- Cast2To1(y2)
  labelsyf <- pretty(y2)  
  return(list(
    yf=yf,
    labels=labelsyf,
    breaks=Cast2To1(labelsyf)
  ))
}

ne bazı verir:

> FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

> FudgeAxis
$yf
[1] -0.4094344  4.6831656  0.4029175  1.0034664 -0.1009335

$labels
[1] -50   0  50 100 150 200 250

$breaks
[1] -1.068764  0.000000  1.068764  2.137529  3.206293  4.275058  5.343822


> cbind(df, FudgeAxis$yf)
  item      y1         y2 FudgeAxis$yf
1    A -0.8684 -19.154567   -0.4094344
2    B  4.2242 219.092499    4.6831656
3    C -0.3181  18.849686    0.4029175
4    D  0.5797  46.945161    1.0034664
5    E -0.4875  -4.721973   -0.1009335

Şimdi Kohske'nin çözümünü ikinci yardımcı fonksiyon olan PlotWithFudgeAxis'e (içine yeni eksenin ggplot nesnesini ve yardımcı nesnesini attığımız) sardım:

library(gtable)
library(grid)

PlotWithFudgeAxis = function( plot1, FudgeAxis) {
  # based on: https://rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2
  plot2 <- plot1 + with(FudgeAxis, scale_y_continuous( breaks=breaks, labels=labels))

  #extract gtable
  g1<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot1))
  g2<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot2))

  #overlap the panel of the 2nd plot on that of the 1st plot
  pp<-c(subset(g1$layout, name=="panel", se=t:r))
  g<-gtable_add_grob(g1, g2$grobs[[which(g2$layout$name=="panel")]], pp$t, pp$l, pp$b,pp$l)

  ia <- which(g2$layout$name == "axis-l")
  ga <- g2$grobs[[ia]]
  ax <- ga$children[[2]]
  ax$widths <- rev(ax$widths)
  ax$grobs <- rev(ax$grobs)
  ax$grobs[[1]]$x <- ax$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(0.15, "cm")
  g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[ia, ]$l], length(g$widths) - 1)
  g <- gtable_add_grob(g, ax, pp$t, length(g$widths) - 1, pp$b)

  grid.draw(g)
}

Şimdi hepsi bir araya getirilebilir: Aşağıdaki kod, önerilen çözümün günlük ortamda nasıl kullanılabileceğini göstermektedir . Çizim çağrısı artık orijinal verileri y2 çizmiyor , ancak y1 ölçeğinde çalışan klonlanmış bir yf sürümü (önceden hesaplanmış yardımcı nesne FudgeAxis içinde tutulur ) . Sonra ile manipüle edildiği objet orijinal ggplot Kohske en yardımcı işlevi PlotWithFudgeAxis ölçekleri koruyarak ikinci bir eksen eklemek için y2 . O manipüle edilmiş arsa da çizer.

FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

tmpPlot <- ggplot(data=df, aes(label=item)) +
      theme_bw() + 
      geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=FudgeAxis$yf), color='grey')+
      geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
      geom_text(aes(x='G2', y=FudgeAxis$yf), color='red') +
      theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)

Bu şimdi iki eksenle, solda y1 ve sağda y2 ile istendiği gibi çizim yapar

Yukarıdaki çözüm, düz koymak için sınırlı bir titrek kesmek. Ggplot çekirdeği ile oynadığından, olay sonrası ölçekler vb. Değiştirdiğimiz konusunda bazı uyarılar gönderecektir. Dikkatle ele alınmalıdır ve başka bir ortamda istenmeyen davranışlar üretebilir. Ayrıca, düzeni istediğiniz gibi elde etmek için yardımcı işlevlerle uğraşmak gerekebilir. Efsanenin yerleştirilmesi böyle bir konudur (panel ve yeni eksen arasına yerleştirilir; bu yüzden onu düşürdüm). 2 eksenin ölçeklendirilmesi / hizalanması da biraz zordur: Yukarıdaki kod her iki ölçek de "0" içerdiğinde iyi çalışır, aksi takdirde bir eksen kaydırılır. Kesinlikle geliştirmek için bazı fırsatlarla ...

Fotoğrafı kaydetmek isterse, çağrıyı cihaza aç / kapat içine sarmak gerekir:

png(...)
PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)
dev.off()

— CK
kaynak

9

Aşağıdaki makale, ggplot2 tarafından oluşturulan iki grafiği tek bir satırda birleştirmeme yardımcı oldu:

Cookbook for R tarafından bir sayfada birden fazla grafik (ggplot2)

Ve bu durumda kod neye benzeyebilir:

p1 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1) +  geom_density(alpha=.2)

p2 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram( binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1)  

multiplot(p1,p2,cols=2)

— Stas Prihod'co
kaynak

Çok alanlı fonksiyona ne oldu? Yüklü ve yüklü ggplot2 kütüphanesi olmasına rağmen, işlev bulunamadı bir hata alıyorum.

— Nneka

1

@Danka Çok alanlı işlev özel bir işlevdir (bağlantılı sayfanın altında).

— Dribbel

Arsa ekleyebilir misiniz?

— Sibo Jiang

Son zamanlarda, multiplot stackoverflow.com/a/51220506

— Tung

7

Benim için zor kısım iki eksen arasındaki dönüşüm fonksiyonunu bulmaktı. Bunun için myCurveFit kullandım .

> dput(combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280))
structure(list(run = c(268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 
268L, 268L, 268L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 
263L, 263L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 
269L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 
267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 265L, 
265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 266L, 266L, 
266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 262L, 262L, 262L, 
262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 264L, 264L, 264L, 264L, 
264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 260L, 260L, 260L, 260L, 260L, 
260L, 260L, 260L, 260L, 260L), repetition = c(8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
), module = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "scenario.node[0].nicVLCTail.phyVLC", class = "factor"), 
    configname = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L), .Label = "Road-Vlc", class = "factor"), packetByteLength = c(8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L
    ), numVehicles = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
    ), dDistance = c(80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L), time = c(270.166006903445, 
    271.173853699836, 272.175873251122, 273.177524313334, 274.182946177105, 
    275.188959464989, 276.189675339937, 277.198250244799, 278.204619457189, 
    279.212562800009, 270.164199199177, 271.168527215152, 272.173072994958, 
    273.179210429715, 274.184351047337, 275.18980754378, 276.194816792995, 
    277.198598277809, 278.202398083519, 279.210634593917, 270.210674322891, 
    271.212395107473, 272.218871923292, 273.219060500457, 274.220486359614, 
    275.22401452372, 276.229646658839, 277.231060448138, 278.240407241942, 
    279.2437126347, 270.283554249858, 271.293168593832, 272.298574288769, 
    273.304413221348, 274.306272082517, 275.309023049011, 276.317805897347, 
    277.324403550028, 278.332855848701, 279.334046374594, 270.118608539613, 
    271.127947700074, 272.133887145863, 273.135726000491, 274.135994529981, 
    275.136563912708, 276.140120735361, 277.144298344151, 278.146885137621, 
    279.147552358659, 270.206015567272, 271.214618077209, 272.216566814903, 
    273.225435592582, 274.234014573683, 275.242949179958, 276.248417809711, 
    277.248800670023, 278.249750333404, 279.252926560188, 270.217182684494, 
    271.218357511397, 272.224698488895, 273.231112784327, 274.238740508457, 
    275.242715184122, 276.249053562718, 277.250325509798, 278.258488063493, 
    279.261141590137, 270.282904173953, 271.284689544638, 272.294220723234, 
    273.299749415592, 274.30628880553, 275.312075103126, 276.31579134717, 
    277.321905523606, 278.326305136748, 279.333056502253, 270.258991527456, 
    271.260224091407, 272.270076810133, 273.27052037648, 274.274119348094, 
    275.280808254502, 276.286353887245, 277.287064312339, 278.294444793276, 
    279.296772014594, 270.333066283904, 271.33877455992, 272.345842319903, 
    273.350858180493, 274.353972278505, 275.360454510107, 276.365088896161, 
    277.369166956941, 278.372571708911, 279.38017503079), distanceToTx = c(80.255266401689, 
    80.156059067023, 79.98823695539, 79.826647129071, 79.76678667135, 
    79.788239825292, 79.734539327997, 79.74766421514, 79.801243848241, 
    79.765920888341, 80.255266401689, 80.15850240049, 79.98823695539, 
    79.826647129071, 79.76678667135, 79.788239825292, 79.735078924078, 
    79.74766421514, 79.801243848241, 79.764622734914, 80.251248121732, 
    80.146436869316, 79.984682320466, 79.82292012342, 79.761908518748, 
    79.796988776281, 79.736920997657, 79.745038376718, 79.802638836686, 
    79.770029970452, 80.243475525691, 80.127918207499, 79.978303140866, 
    79.816259117883, 79.749322030693, 79.809916018889, 79.744456560867, 
    79.738655068783, 79.788697533211, 79.784288359619, 80.260412958482, 
    80.168426829066, 79.992034911214, 79.830845773284, 79.7756751763, 
    79.778156038931, 79.732399593756, 79.752769548846, 79.799967731078, 
    79.757585110481, 80.251248121732, 80.146436869316, 79.984682320466, 
    79.822062073459, 79.75884601899, 79.801590491435, 79.738335109094, 
    79.74347007248, 79.803215965043, 79.771471198955, 80.250257298678, 
    80.146436869316, 79.983831684476, 79.822062073459, 79.75884601899, 
    79.801590491435, 79.738335109094, 79.74347007248, 79.803849157574, 
    79.771471198955, 80.243475525691, 80.130180105198, 79.978303140866, 
    79.816881283718, 79.749322030693, 79.80984572883, 79.744456560867, 
    79.738655068783, 79.790548644175, 79.784288359619, 80.246349000313, 
    80.137056554491, 79.980581246037, 79.818924707937, 79.753176142361, 
    79.808777040341, 79.741609845588, 79.740770913572, 79.796316397253, 
    79.777593733292, 80.238796415443, 80.119021911134, 79.974810568944, 
    79.814065350562, 79.743657315504, 79.810146783217, 79.749945098869, 
    79.737122584544, 79.781650522348, 79.791554933936), headerNoError = c(0.99999999989702, 
    0.9999999999981, 0.99999999999946, 0.9999999928026, 0.99999873265475, 
    0.77080141574964, 0.99007491438593, 0.99994396605059, 0.45588747062284, 
    0.93484381262491, 0.99999999989702, 0.99999999999816, 0.99999999999946, 
    0.9999999928026, 0.99999873265475, 0.77080141574964, 0.99008458785106, 
    0.99994396605059, 0.45588747062284, 0.93480223051707, 0.99999999989735, 
    0.99999999999789, 0.99999999999946, 0.99999999287551, 0.99999876302649, 
    0.46903147501117, 0.98835168988253, 0.99994427085086, 0.45235035271542, 
    0.93496741877335, 0.99999999989803, 0.99999999999781, 0.99999999999948, 
    0.99999999318224, 0.99994254156311, 0.46891362282273, 0.93382613917348, 
    0.99994594904099, 0.93002915596843, 0.93569767251247, 0.99999999989658, 
    0.99999999998074, 0.99999999999946, 0.99999999272802, 0.99999871586781, 
    0.76935240919896, 0.99002587758346, 0.99999881589732, 0.46179415706093, 
    0.93417422376389, 0.99999999989735, 0.99999999999789, 0.99999999999946, 
    0.99999999289347, 0.99999876940486, 0.46930769326427, 0.98837353639905, 
    0.99994447154714, 0.16313586712094, 0.93500824170148, 0.99999999989744, 
    0.99999999999789, 0.99999999999946, 0.99999999289347, 0.99999876940486, 
    0.46930769326427, 0.98837353639905, 0.99994447154714, 0.16330039178981, 
    0.93500824170148, 0.99999999989803, 0.99999999999781, 0.99999999999948, 
    0.99999999316541, 0.99994254156311, 0.46794586553266, 0.93382613917348, 
    0.99994594904099, 0.9303627789484, 0.93569767251247, 0.99999999989778, 
    0.9999999999978, 0.99999999999948, 0.99999999311433, 0.99999878195152, 
    0.47101897739483, 0.93368891853679, 0.99994556595217, 0.7571113417265, 
    0.93553999975802, 0.99999999998191, 0.99999999999784, 0.99999999999971, 
    0.99999891129658, 0.99994309267792, 0.46510628979591, 0.93442584181035, 
    0.99894450514543, 0.99890078483692, 0.76933812306423), receivedPower_dbm = c(-93.023492290586, 
    -92.388378035287, -92.205716340607, -93.816400586752, -95.023489422885, 
    -100.86308557253, -98.464763536915, -96.175707680373, -102.06189538385, 
    -99.716653422746, -93.023492290586, -92.384760627397, -92.205716340607, 
    -93.816400586752, -95.023489422885, -100.86308557253, -98.464201120719, 
    -96.175707680373, -102.06189538385, -99.717150021506, -93.022927803442, 
    -92.404017215549, -92.204561341714, -93.814319484729, -95.016990717792, 
    -102.01669022332, -98.558088145955, -96.173817001483, -102.07406915124, 
    -99.71517574876, -93.021813165972, -92.409586309743, -92.20229160243, 
    -93.805335867418, -96.184419849593, -102.01709540787, -99.728735187547, 
    -96.163233028048, -99.772547164798, -99.706399753853, -93.024204617071, 
    -92.745813384859, -92.206884754512, -93.818508150122, -95.027018807793, 
    -100.87000577258, -98.467607232407, -95.005311380324, -102.04157607608, 
    -99.724619517, -93.022927803442, -92.404017215549, -92.204561341714, 
    -93.813803344588, -95.015606885523, -102.0157405687, -98.556982278361, 
    -96.172566862738, -103.21871579865, -99.714687230796, -93.022787428238, 
    -92.404017215549, -92.204274688493, -93.813803344588, -95.015606885523, 
    -102.0157405687, -98.556982278361, -96.172566862738, -103.21784988098, 
    -99.714687230796, -93.021813165972, -92.409950613665, -92.20229160243, 
    -93.805838770576, -96.184419849593, -102.02042267497, -99.728735187547, 
    -96.163233028048, -99.768774335378, -99.706399753853, -93.022228914406, 
    -92.411048503835, -92.203136463155, -93.807357409082, -95.012865008237, 
    -102.00985717796, -99.730352912911, -96.165675535906, -100.92744056572, 
    -99.708301333236, -92.735781110993, -92.408137395049, -92.119533319039, 
    -94.982938427575, -96.181073124017, -102.03018610927, -99.721633629806, 
    -97.32940323644, -97.347613268692, -100.87007386786), snr = c(49.848348091678, 
    57.698190927109, 60.17669971462, 41.529809724535, 31.452202106925, 
    8.1976890851341, 14.240447804094, 24.122884195464, 6.2202875499406, 
    10.674183333671, 49.848348091678, 57.746270018264, 60.17669971462, 
    41.529809724535, 31.452202106925, 8.1976890851341, 14.242292077376, 
    24.122884195464, 6.2202875499406, 10.672962852322, 49.854827699773, 
    57.49079026127, 60.192705735317, 41.549715223147, 31.499301851462, 
    6.2853718719014, 13.937702343688, 24.133388256416, 6.2028757927148, 
    10.677815810561, 49.867624820879, 57.417115267867, 60.224172277442, 
    41.635752021705, 24.074540962859, 6.2847854917092, 10.644529778044, 
    24.19227425387, 10.537686730745, 10.699414795917, 49.84017267426, 
    53.139646558768, 60.160512118809, 41.509660845114, 31.42665220053, 
    8.1846370024428, 14.231126423354, 31.584125885363, 6.2494585568733, 
    10.654622041348, 49.854827699773, 57.49079026127, 60.192705735317, 
    41.55465351989, 31.509340361646, 6.2867464196657, 13.941251828322, 
    24.140336174865, 4.765718874642, 10.679016976694, 49.856439162736, 
    57.49079026127, 60.196678846453, 41.55465351989, 31.509340361646, 
    6.2867464196657, 13.941251828322, 24.140336174865, 4.7666691818074, 
    10.679016976694, 49.867624820879, 57.412299088098, 60.224172277442, 
    41.630930975211, 24.074540962859, 6.279972363168, 10.644529778044, 
    24.19227425387, 10.546845071479, 10.699414795917, 49.862851240855, 
    57.397787176282, 60.212457625018, 41.61637603957, 31.529239767749, 
    6.2952688513108, 10.640565481982, 24.178672145334, 8.0771089950663, 
    10.694731030907, 53.262541905639, 57.43627424514, 61.382796189332, 
    31.747253311549, 24.093100244121, 6.2658701281075, 10.661949889074, 
    18.495227442305, 18.417839037171, 8.1845086722809), frameId = c(15051, 
    15106, 15165, 15220, 15279, 15330, 15385, 15452, 15511, 15566, 
    15019, 15074, 15129, 15184, 15239, 15298, 15353, 15412, 15471, 
    15526, 14947, 14994, 15057, 15112, 15171, 15226, 15281, 15332, 
    15391, 15442, 14971, 15030, 15085, 15144, 15203, 15262, 15321, 
    15380, 15435, 15490, 14915, 14978, 15033, 15092, 15147, 15198, 
    15257, 15312, 15371, 15430, 14975, 15034, 15089, 15140, 15195, 
    15254, 15313, 15368, 15427, 15478, 14987, 15046, 15105, 15160, 
    15215, 15274, 15329, 15384, 15447, 15506, 14943, 15002, 15061, 
    15116, 15171, 15230, 15285, 15344, 15399, 15454, 14971, 15026, 
    15081, 15136, 15195, 15258, 15313, 15368, 15423, 15478, 15039, 
    15094, 15149, 15204, 15263, 15314, 15369, 15428, 15487, 15546
    ), packetOkSinr = c(0.99999999314881, 0.9999999998736, 0.99999999996428, 
    0.99999952114066, 0.99991568416005, 3.00628034688444e-08, 
    0.51497487795954, 0.99627877136019, 0, 0.011303253101957, 
    0.99999999314881, 0.99999999987726, 0.99999999996428, 0.99999952114066, 
    0.99991568416005, 3.00628034688444e-08, 0.51530974419663, 
    0.99627877136019, 0, 0.011269851265775, 0.9999999931708, 
    0.99999999985986, 0.99999999996428, 0.99999952599145, 0.99991770469509, 
    0, 0.45861812482641, 0.99629897628155, 0, 0.011403119534097, 
    0.99999999321568, 0.99999999985437, 0.99999999996519, 0.99999954639936, 
    0.99618434878558, 0, 0.010513119213425, 0.99641022914441, 
    0.00801687746446111, 0.012011103529927, 0.9999999931195, 
    0.99999999871861, 0.99999999996428, 0.99999951617905, 0.99991456738049, 
    2.6525298291169e-08, 0.51328066587104, 0.9999212220316, 0, 
    0.010777054258914, 0.9999999931708, 0.99999999985986, 0.99999999996428, 
    0.99999952718674, 0.99991812902805, 0, 0.45929307038653, 
    0.99631228046814, 0, 0.011436292559188, 0.99999999317629, 
    0.99999999985986, 0.99999999996428, 0.99999952718674, 0.99991812902805, 
    0, 0.45929307038653, 0.99631228046814, 0, 0.011436292559188, 
    0.99999999321568, 0.99999999985437, 0.99999999996519, 0.99999954527918, 
    0.99618434878558, 0, 0.010513119213425, 0.99641022914441, 
    0.00821047996950475, 0.012011103529927, 0.99999999319919, 
    0.99999999985345, 0.99999999996519, 0.99999954188106, 0.99991896371849, 
    0, 0.010410830482692, 0.996384831822, 9.12484388049251e-09, 
    0.011877185067536, 0.99999999879646, 0.9999999998562, 0.99999999998077, 
    0.99992756868677, 0.9962208785486, 0, 0.010971897073662, 
    0.93214999078663, 0.92943956665979, 2.64925478221656e-08), 
    snir = c(49.848348091678, 57.698190927109, 60.17669971462, 
    41.529809724535, 31.452202106925, 8.1976890851341, 14.240447804094, 
    24.122884195464, 6.2202875499406, 10.674183333671, 49.848348091678, 
    57.746270018264, 60.17669971462, 41.529809724535, 31.452202106925, 
    8.1976890851341, 14.242292077376, 24.122884195464, 6.2202875499406, 
    10.672962852322, 49.854827699773, 57.49079026127, 60.192705735317, 
    41.549715223147, 31.499301851462, 6.2853718719014, 13.937702343688, 
    24.133388256416, 6.2028757927148, 10.677815810561, 49.867624820879, 
    57.417115267867, 60.224172277442, 41.635752021705, 24.074540962859, 
    6.2847854917092, 10.644529778044, 24.19227425387, 10.537686730745, 
    10.699414795917, 49.84017267426, 53.139646558768, 60.160512118809, 
    41.509660845114, 31.42665220053, 8.1846370024428, 14.231126423354, 
    31.584125885363, 6.2494585568733, 10.654622041348, 49.854827699773, 
    57.49079026127, 60.192705735317, 41.55465351989, 31.509340361646, 
    6.2867464196657, 13.941251828322, 24.140336174865, 4.765718874642, 
    10.679016976694, 49.856439162736, 57.49079026127, 60.196678846453, 
    41.55465351989, 31.509340361646, 6.2867464196657, 13.941251828322, 
    24.140336174865, 4.7666691818074, 10.679016976694, 49.867624820879, 
    57.412299088098, 60.224172277442, 41.630930975211, 24.074540962859, 
    6.279972363168, 10.644529778044, 24.19227425387, 10.546845071479, 
    10.699414795917, 49.862851240855, 57.397787176282, 60.212457625018, 
    41.61637603957, 31.529239767749, 6.2952688513108, 10.640565481982, 
    24.178672145334, 8.0771089950663, 10.694731030907, 53.262541905639, 
    57.43627424514, 61.382796189332, 31.747253311549, 24.093100244121, 
    6.2658701281075, 10.661949889074, 18.495227442305, 18.417839037171, 
    8.1845086722809), ookSnirBer = c(8.8808636558081e-24, 3.2219795637026e-27, 
    2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 1.0849324265615e-15, 
    2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 1.8800438086075e-12, 
    0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 8.8808636558081e-24, 
    3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7223753038869e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9171738578051e-06, 
    8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 2.6045198111088e-28, 
    3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 0.00019591630514278, 
    6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 0.0002140067535655, 
    1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 4.2779443633862e-27, 
    2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 1.9750692814982e-12, 
    0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 
    2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 8.954486301678e-24, 
    3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 4.0627628846548e-20, 
    1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 4.777159157954e-08, 
    9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 1.9542110660398e-06, 
    8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 2.6045198111088e-28, 
    3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 
    6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 0.0010099091367628, 
    1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 3.593647329558e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 2.553168170837e-28, 
    3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 0.00019385229409318, 
    1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 2.919419915209e-05, 
    1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 4.1960751547207e-27, 
    7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 1.9380328071065e-12, 
    0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 5.9354475879597e-10, 
    6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05), ookSnrBer = c(8.8808636558081e-24, 
    3.2219795637026e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 
    8.8808636558081e-24, 3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 
    3.9807779074715e-20, 1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 
    4.7223753038869e-08, 1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 
    1.9171738578051e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 
    0.00019591630514278, 6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 
    0.0002140067535655, 1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2779443633862e-27, 2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.954486301678e-24, 3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 
    4.0627628846548e-20, 1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 
    4.777159157954e-08, 9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 
    1.9542110660398e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010099091367628, 1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 
    3.9715925056443e-27, 2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 
    1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 
    1.8468752030971e-12, 0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 
    8.7096574467175e-24, 4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 
    3.593647329558e-20, 1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 
    1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 
    1.8649940680806e-06, 8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 
    2.553168170837e-28, 3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 
    0.00019385229409318, 1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 
    2.919419915209e-05, 1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 
    4.1960751547207e-27, 7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 
    1.9380328071065e-12, 0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 
    5.9354475879597e-10, 6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L), .Names = c("run", 
"repetition", "module", "configname", "packetByteLength", "numVehicles", 
"dDistance", "time", "distanceToTx", "headerNoError", "receivedPower_dbm", 
"snr", "frameId", "packetOkSinr", "snir", "ookSnirBer", "ookSnrBer"
))

Dönüşüm fonksiyonunu bulma

y1 -> y2 Bu işlev, ilk y eksenine göre "normalleştirilecek" ikincil y ekseninin verilerini dönüştürmek için kullanılır

dönüşüm fonksiyonu: f(y1) = 0.025*x + 2.75

y2 -> y1 Bu işlev, ilk y ekseninin kesme noktalarını ikinci y ekseninin değerlerine dönüştürmek için kullanılır. Eksenin şimdi değiştirildiğine dikkat edin.

dönüşüm fonksiyonu: f(y1) = 40*x - 110

plotlama

ggplotArama sırasında verileri "anında" dönüştürmek için dönüştürme işlevlerinin nasıl kullanıldığına dikkat edin

ggplot(data=combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280), aes(x=time) ) +
  stat_summary(aes(y=receivedPower_dbm ), fun.y=mean, geom="line", colour="black") +
  stat_summary(aes(y=packetOkSinr*40 - 110 ), fun.y=mean, geom="line", colour="black", position = position_dodge(width=10)) +
  scale_x_continuous() +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-0,-110,-10), "y_first", sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second") )

İlk stat_summaryçağrı, ilk y ekseni için tabanı ayarlayan çağrıdır. stat_summaryVerileri dönüştürmek için ikinci çağrı çağrılır. Tüm verilerin ilk y eksenini temel alacağını unutmayın. Böylece verilerin ilk y ekseni için normalleştirilmesi gerekir. Bunu yapmak için veri dönüşüm işlevini kullanın:y=packetOkSinr*40 - 110

Şimdi içinde ters işlevini kullanın ikinci eksenini dönüştürmeye scale_y_continuousçağrı: sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").

— user4786271
kaynak

2

R bu tür şeyleri yapabilir coef(lm(c(-70, -110) ~ c(1,0)))ve coef(lm(c(1,0) ~ c(-70, -110))). Aşağıdaki gibi bir yardımcı işlevi tanımlayabilirsiniz

equationise <- function(range = c(-70, -110), target = c(1,0)){   c = coef(lm(target ~ range))     as.formula(substitute(~ a*. + b, list(a=c[[2]], b=c[[1]]))) }

— baptiste

evet, biliyorum ... sadece sitenin daha sezgisel olacağını düşündüm

— user4786271

4

Kesinlikle temel R işlevini kullanarak çift Y eksenli bir komplo oluşturabiliriz plot.

# pseudo dataset
df <- data.frame(x = seq(1, 1000, 1), y1 = sample.int(100, 1000, replace=T), y2 = sample(50, 1000, replace = T))

# plot first plot 
with(df, plot(y1 ~ x, col = "red"))

# set new plot
par(new = T) 

# plot second plot, but without axis
with(df, plot(y2 ~ x, type = "l", xaxt = "n", yaxt = "n", xlab = "", ylab = ""))

# define y-axis and put y-labs
axis(4)
with(df, mtext("y2", side = 4))

— gösteri
kaynak

1

facet_wrap(~ variable, ncol= )Yeni bir karşılaştırma oluşturmak için bir değişkeni kullanabilirsiniz . Aynı eksende değil, benzer.

— jchaykow
kaynak

1

Hadley (ve diğerleri) ile ayrı y ölçeklerinin “temelde kusurlu” olduğunu kabul ve beyan ederim . Bunu söyledikten sonra ggplot2- özellikle bu özellik geniş formattayken ve verileri hızlı bir şekilde görselleştirmek veya kontrol etmek istediğimde (yani yalnızca kişisel kullanım için) bu özelliğe sahip olmayı isterdim.

İken tidyversekütüphane yapar oldukça kolay uzun biçime verileri dönüştürmek için (böyle facet_grid()aşağıda görüldüğü gibi, süreç hala önemsiz değildir irade iş):

library(tidyverse)
df.wide %>%
    # Select only the columns you need for the plot.
    select(date, column1, column2, column3) %>%
    # Create an id column – needed in the `gather()` function.
    mutate(id = n()) %>%
    # The `gather()` function converts to long-format. 
    # In which the `type` column will contain three factors (column1, column2, column3),
    # and the `value` column will contain the respective values.
    # All the while we retain the `id` and `date` columns.
    gather(type, value, -id, -date) %>%
    # Create the plot according to your specifications
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
        geom_line() +
        # Create a panel for each `type` (ie. column1, column2, column3).
        # If the types have different scales, you can use the `scales="free"` option.
        facet_grid(type~., scales = "free")

— Bonna
kaynak

Yazma sırasında ggplot2 bunu zaten destekledi sec_axis.

— Konrad Rudolph

0

Hadley'in cevabı Stephen Few'in Grafiklerdeki Çift Ölçekli Eksen raporuna ilginç bir referans veriyor Onlar En İyi Çözüm mü? .

OP'nin "sayımlar" ve "oran" ile ne anlama geldiğini bilmiyorum ama hızlı bir arama bana Sayımlar ve Oranlar veriyor , bu yüzden Kuzey Amerika Dağcılık ¹ Kazaları hakkında bazı veriler olsun :

Years<-c("1998","1999","2000","2001","2002","2003","2004")
Persons.Involved<-c(281,248,301,276,295,231,311)
Fatalities<-c(20,17,24,16,34,18,35)
rate=100*Fatalities/Persons.Involved
df<-data.frame(Years=Years,Persons.Involved=Persons.Involved,Fatalities=Fatalities,rate=rate)
print(df,row.names = FALSE)

 Years Persons.Involved Fatalities      rate
  1998              281         20  7.117438
  1999              248         17  6.854839
  2000              301         24  7.973422
  2001              276         16  5.797101
  2002              295         34 11.525424
  2003              231         18  7.792208
  2004              311         35 11.254019

Ve sonra grafiği yukarıda belirtilen raporun 7. sayfasında önerilen birkaç olarak yapmaya çalıştım (ve sayımları çubuk grafik ve oranları çizgi grafik olarak grafiklemek için OP isteğini izleyerek):

Yalnızca zaman serileri için çalışan diğer daha az belirgin çözüm, her değer ve bir referans (veya dizin) değeri arasındaki yüzde farklarını göstererek tüm değer kümelerini ortak bir nicel ölçeğe dönüştürmektir. Örneğin, grafikte görünen ilk aralık gibi zaman içinde belirli bir noktayı seçin ve sonraki her değeri, başlangıç değeri ile yüzde farkı olarak ifade edin. Bu, her bir noktadaki değerin, zaman içindeki başlangıç noktası değerine bölünmesi ve ardından aşağıda gösterildiği gibi oranı bir yüzdeye dönüştürmek için 100 ile çarpılmasıyla yapılır.

df2<-df
df2$Persons.Involved <- 100*df$Persons.Involved/df$Persons.Involved[1]
df2$rate <- 100*df$rate/df$rate[1]
plot(ggplot(df2)+
  geom_bar(aes(x=Years,weight=Persons.Involved))+
  geom_line(aes(x=Years,y=rate,group=1))+
  theme(text = element_text(size=30))
  )

Ve sonuç bu:

Ama çok sevmiyorum ve üzerine kolayca bir efsane koyamıyorum ...

1 _{WILLIAMSON, Jed, vd. Kuzey Amerika Dağcılık Kazaları 2005. Dağcılar Kitapları, 2005.}

— Alessandro Jacopson
kaynak

0

Görünüşe göre basit bir soru gibi görünüyor ama yaklaşık 2 temel soruya boğuşuyor. A) Karşılaştırmalı bir grafikte sunarken çoklu skaler verilerle nasıl başa çıkılacağı ve ikincisi, B) bunun i) verilerin eritilmesi, ii) yüz yüze getirme, iii) ekleme mevcut katmana başka bir katman. Aşağıda verilen çözüm, verileri yeniden ölçeklendirmek zorunda kalmadan verileri ele aldığından yukarıdaki koşulların her ikisini de karşılar ve ikincisi, bahsedilen teknikler kullanılmaz.

İşte sonuç,

Bu yöntem hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler için lütfen aşağıdaki bağlantıyı takip edin. Verileri yeniden ölçeklendirmeden 2 y eksenli grafik çubuklarla yan yana nasıl çizilir

— amharca dhaka
kaynak

0

Bu cevabı buldum bana en çok yardımcı , ancak özellikle olumsuz durumlarda doğru işlenmediği bazı kenar durumlar olduğunu ve ayrıca sınırlarımın 0 mesafesine sahip olduğu (kapma maksimum / dakika veri sınırlarımız). Testler bunun tutarlı bir şekilde çalıştığını gösteriyor

Aşağıdaki kodu kullanıyorum. Burada [y1, y2] 'ye dönüştürmek istediğimiz [x1, x2] olduğunu varsayıyorum. Bunu ele alma şeklim [x1, x2] 'yi [0,1]' e (yeterince basit bir dönüşüm), ardından [0,1] 'i [y1, y2]' ye dönüştürmekti.

climate <- tibble(
  Month = 1:12,
  Temp = c(-4,-4,0,5,11,15,16,15,11,6,1,-3),
  Precip = c(49,36,47,41,53,65,81,89,90,84,73,55)
)
#Set the limits of each axis manually:

  ylim.prim <- c(0, 180)   # in this example, precipitation
ylim.sec <- c(-4, 18)    # in this example, temperature



  b <- diff(ylim.sec)/diff(ylim.prim)

#If all values are the same this messes up the transformation, so we need to modify it here
if(b==0){
  ylim.sec <- c(ylim.sec[1]-1, ylim.sec[2]+1)
  b <- diff(ylim.sec)/diff(ylim.prim)
}
if (is.na(b)){
  ylim.prim <- c(ylim.prim[1]-1, ylim.prim[2]+1)
  b <- diff(ylim.sec)/diff(ylim.prim)
}


ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = ylim.prim[1]+(Temp-ylim.sec[1])/b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~((.-ylim.prim[1]) *b  + ylim.sec[1]), name = "Temperature"), limits = ylim.prim) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")

Buradaki kilit kısımlar, ikincil y eksenini dönüştürdüğümüz ~((.-ylim.prim[1]) *b + ylim.sec[1])ve ardından tersini gerçek değerlere uyguladığımızdır y = ylim.prim[1]+(Temp-ylim.sec[1])/b). Bunu da sağlamalıyız limits = ylim.prim.

— Kieran Martin
kaynak