ggplot2의 이중축

ggplot2의 scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.))을 활용하면, 다음과 같은 그림을 그릴 수 있습니다.

어떤 주식의 주가를 나타내고 있는 듯 한데, 거래량은 별다른 패턴이 없어 보이고, 가격은 우상향하여 두 달만에 2배 가까이 오르는 바람직한 그래프입니다.

이제 위의 그래프를 ggplot2의 sec.axis = sec_axis()를 활용하여 그려봅시다.

데이터

데이터는 다음과 같습니다. 가격은 평균 1000, 800, 600으로 하향하고 있고, 거래량은 100에서 200으로 뛰었습니다.

n = 90
price <- c(rnorm(n/3, 1000, 50),
           rnorm(n/3,  800, 50),
           rnorm(n/3,  600, 50))
xdate <- seq(from = as.Date('2020-01-01'), 
             to = as.Date('2020-03-01'),
             along.with = price)
volume <- c(rnorm(n/2, 100, 10),
            rnorm(n/2, 200, 10))

head(price)

## [1]  957.3960 1056.5378  963.9979 1004.5250 1073.5585  977.7241

head(xdate)

## [1] "2020-01-01" "2020-01-01" "2020-01-02" "2020-01-03" "2020-01-03" "2020-01-04"

head(volume)

## [1] 108.50670  95.80234 107.41140  85.94745  88.82841 112.11918

dat <- data.frame(date=xdate, price=price, vol=volume)
head(dat)

##         date     price       vol
## 1 2020-01-01  957.3960 108.50670
## 2 2020-01-01 1056.5378  95.80234
## 3 2020-01-02  963.9979 107.41140
## 4 2020-01-03 1004.5250  85.94745
## 5 2020-01-03 1073.5585  88.82841
## 6 2020-01-04  977.7241 112.11918

그래프로 그려 보면 다음과 같습니다.

library(ggplot2)
ggplot(dat, aes(x=date, y=price, size=vol)) + 
  geom_point() + 
  geom_line(size=1)

이중축을 위한 변환

ggplot2의 sec.axis=는 기본적으로 동일한 변수에 대해 변환한 값을 표기하기 위한 함수입니다.

• ggplot2:Specify a secondary axis

하지만 두 변수를 적절히 변환하여, 두 변수에 대해 각각의 축을 나타내는 데에 사용할 수도 있습니다.

이때 변환은 직접 계산할 수도 있고, 다음과 같은 함수를 만들어 줄 수도 있습니다.

genTransformation = function(dat) {
  list(
    volToPrice = function(x) {
      diff(range(dat$price, na.rm=TRUE))*(x-min(dat$vol))/
        diff(range(dat$vol, na.rm=TRUE)) + min(dat$price)
    },
    priceToVol = function(x) {
      (x-min(dat$price)) * diff(range(dat$vol, na.rm=TRUE)) /
        diff(range(dat$price, na.rm=TRUE)) + min(dat$vol)
    })
}

위의 함수를 실행하면 반환값으로 두 함수를 가지고 있는 리스트가 반환됩니다. price를 vol의 스케일로 변환하고, 그 반대로 변환하는 함수입니다.

다음에 두 함수를 연달아 적용하면 항등 함수가 됨을 알 수 있습니다.

tr <- genTransformation(dat)
#dat$price == tr[["volToPrice"]](tr[["priceToVol"]](dat$price))
near(dat$price, tr[["volToPrice"]](tr[["priceToVol"]](dat$price)))

##  [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [17] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [33] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [49] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [65] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [81] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.))

다음은 위에서 얻은 변환 함수와 scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.))를 활용하여 이중축을 만드는 과정을 보여줍니다. 편의를 위해 축의 색도 바꾸었습니다.

require(tidyr)
dat2 <- gather(dat, "key", "value", price, vol)
library(dplyr)

dat31 <- dat2 %>% filter(key=='price')
dat32 <- dat2 %>% filter(key=='vol') %>% 
  mutate(value=tr[["volToPrice"]](value))

dat4 <- bind_rows(dat31, dat32)

# Default palette of ggplot2
# https://stackoverflow.com/questions/8197559/emulate-ggplot2-default-color-palette
gg_color_hue <- function(n) {
  hues = seq(15, 375, length = n + 1)
  hcl(h = hues, l = 65, c = 100)[1:n]
}

cols = gg_color_hue(2)

ggplot(dat4, aes(x=date, y=value, col=key)) + 
  geom_point() + 
  geom_line() + 
  scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~ tr[["priceToVol"]](.),
                                         name='volume'),
                     name = 'price') +
  theme(axis.title.y.left = element_text(color=cols[1]),
        axis.text.y.left = element_text(color=cols[1]),
        axis.title.y.right = element_text(color=cols[2]),
        axis.text.y.right = element_text(color=cols[2])) + 
  guides(col='none')

• 참고: StackOverflow 질문