我有一个数据框随着时间的推移捕获几个度量值，我想可视化一个 3x1 方面。但是，每个度量都包含不同的单位/比例，这些单位/比例可以从自定义转换和标签方案中受益。
所以，我的问题是：如果不同方面的单位和比例不同，我如何为一个方面中的特定轴指定自定义格式化程序或转换（即 log10）？
例如，假设我有数据：
df = data.frame(dollars=10^rlnorm(50,0,1), counts=rpois(50, 100))
melted.df = melt(df, measure.var=c("dollars", "counts"))
如何设置一个 2x1 刻面来显示美元并使用labels=dollars数据scale_y_continuous(trans = "log10", ...)计算索引df$dollars？
谢谢！
正如您所发现的那样，没有一个简单的解决方案，但它出现了很多。由于这种事情经常被问到，我发现解释为什么这很难，并提出一个潜在的解决方案很有帮助。
我的经验是，使用ggplot2或lattice图形的人从根本上误解了刻面（或格子，在lattice中）的目的。开发此功能时考虑到了一个非常具体的想法：跨共享相同规模的多个组的数据可视化。它来自于 Tufte 和其他人所拥护的称为小倍数原理的东西。
视觉设计专家倾向于避免将具有不同比例的面板彼此相邻放置，因为它充其量可能会产生误导。（我不是在这里骂你，只是解释理由......）
但是，当然，一旦你公开了这个伟大的工具，你永远不知道人们将如何使用它。所以它被拉长了：要求能够允许比例因面板而异，并为每个面板分别设置绘图的各个方面。因此，ggplot2中的刻面已远远超出其最初的意图。
这样做的一个后果是，由于该功能的原始设计意图，某些事情很难实现。这很可能就是这样一个例子。
好的，足够的解释。这是我的解决方案。
这里的诀窍是要认识到您没有绘制共享比例的图形。对我来说，这意味着你根本不应该考虑使用刻面。相反，分别制作每个图，并将它们排列在一个图中：
library(gridExtra)
p1 <- ggplot(subset(melted.df,variable == 'dollars'),
aes(x = value)) +
facet_wrap(~variable) +
geom_density() +
scale_x_log10(labels = dollar_format())
p2 <- ggplot(subset(melted.df,variable == 'counts'),
aes(x = value)) +
facet_wrap(~variable) +
geom_density()
grid.arrange(p1,p2)
我刚刚猜到geom_*你想用什么，我敢肯定这不是你想要绘制的，但至少它说明了原理。