Valeur de départ de l'axe x pour le tracé divergent

Question

Comment puis-je modifier la "valeur de départ de l'axe des x" du graphique à barres divergentes ci-dessous (extrait de aquí ), de sorte que l'axe vertical est fixé à 25 au lieu de 0. Et donc les barres sont tracées à partir de 25 et non de 0.

Par exemple, je veux ce graphique :

Pour ressembler à ça :

---

EDITAR Ce n'est pas le étiquette Je veux changer, c'est comme ça que le données est tracé. Je m'excuse si je n'ai pas été clair. Voir l'exemple ci-dessous :

Un autre exemple pour que ce soit clair :

Answer 1

Vous pouvez fournir des étiquettes calculées à une échelle (x) via scale_x_continuous(labels = function (x) x + 25) .

Si vous souhaitez également modifier le données vous devrez d'abord décaler le x- valeurs d'un montant équivalent (dans la direction opposée) :

Exemple :

df = tibble(Color = c('red', 'green', 'blue'), Divergence = c(5, 10, -5))
offset = 2

df %>%
    mutate(Divergence = Divergence - offset) %>% 
    ggplot() +
    aes(x = Divergence, y = Color) +
    geom_col() +
    scale_x_continuous(labels = function (x) x + offset)

Answer 2

Je ne suis pas encore tout à fait sûr du résultat que vous souhaitez obtenir, mais vous pouvez "décaler" vos données en ajoutant/soustrayant 25 à chaque valeur, par ex.

L'intrigue originale :

library(tidyverse)
library(gapminder)

set.seed(123)

gapminder_subset <- gapminder %>% 
  pivot_longer(-c(country, continent, year)) %>% 
  filter(year == "1997" | year == "2007") %>% 
  select(-continent) %>% 
  filter(name == "gdpPercap") %>% 
  pivot_wider(names_from = year) %>% 
  select(-name) %>% 
  mutate(gdp_change = ((`2007` - `1997`) / `1997`) * 100) %>% 
  sample_n(15)

ggplot(data = gapminder_subset,
       aes(x = country, y = gdp_change)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip()

soustraire 25 :

library(tidyverse)
library(gapminder)

set.seed(123)

gapminder_subset <- gapminder %>% 
  pivot_longer(-c(country, continent, year)) %>% 
  filter(year == "1997" | year == "2007") %>% 
  select(-continent) %>% 
  filter(name == "gdpPercap") %>% 
  pivot_wider(names_from = year) %>% 
  select(-name) %>% 
  mutate(gdp_change = ((`2007` - `1997`) / `1997`) * 100) %>% 
  sample_n(15)

ggplot(data = gapminder_subset,
       aes(x = country, y = gdp_change)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip()

Si vous combinez cela avec mon réétiquetage original, je pense que c'est la solution :

ggplot(data = gapminder_subset,
       aes(x = country, y = gdp_change - 25)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  scale_y_continuous(breaks = c(-25, 0, 25, 50),
                     labels = c(0, 25, 50, 75))