如何在R的ggplot年龄标准化死亡率图中叠加死亡数柱状图

要在现有图表中添加年度死亡数的第二轴柱状图，需分两步调整：先扩展数据处理流程计算年度总死亡数，再通过ggplot的双轴功能实现可视化。

步骤1：扩展数据处理，同时计算死亡率和总死亡数 #

原代码仅计算了年龄标准化死亡率，我们需要在分组汇总时额外计算每年的总死亡数：

library(tidyverse)
library(scales)

processed_data <- dummmortalitydata %>%
  pivot_longer(-(1:4)) %>%
  separate(name, into = c('measure', 'year'), sep = "(?=\\d{4})") %>%
  rename(ReferencePopulation = ReferecePopulation) %>%
  pivot_wider(names_from = measure, values_from = value) %>%
  mutate(NoOfDeaths = ifelse(NoOfDeaths > LocalPopulation, LocalPopulation, NoOfDeaths)) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(mortality = NoOfDeaths / LocalPopulation,
         lower = prop.test(NoOfDeaths, LocalPopulation)$conf[1],
         upper = prop.test(NoOfDeaths, LocalPopulation)$conf[2]) %>%
  group_by(year) %>%
  summarize(
    mortality = sum(mortality * ReferencePopulation/sum(ReferencePopulation)),
    lower = sum(lower * ReferencePopulation/sum(ReferencePopulation)),
    upper = sum(upper * ReferencePopulation/sum(ReferencePopulation)),
    total_deaths = sum(NoOfDeaths)  # 新增：计算年度总死亡数
  ) %>%
  ungroup()

步骤2：绘制双轴图表 #

使用ggplot的sec_axis功能添加第二Y轴，需对死亡数进行缩放以匹配左轴的数值范围，避免图表失衡：

# 计算缩放比例：用死亡率最大值除以死亡数最大值
scale_factor <- max(processed_data$mortality) / max(processed_data$total_deaths)

ggplot(processed_data, aes(x = year)) +
  # 绘制死亡数柱状图（缩放后适配左轴）
  geom_col(aes(y = total_deaths * scale_factor), fill = "lightblue", alpha = 0.7, width = 0.4) +
  # 绘制死亡率的误差棒和点（偏移位置避免重叠）
  geom_errorbar(aes(y = mortality, ymin = lower, ymax = upper), width = 0.2, position = position_nudge(x = 0.2)) +
  geom_point(aes(y = mortality), color = "darkred", size = 3, position = position_nudge(x = 0.2)) +
  # 配置双Y轴
  scale_y_continuous(
    name = "年龄标准化死亡率（95%CI）",
    labels = percent,
    sec.axis = sec_axis(~./scale_factor, name = "年度总死亡数")
  ) +
  labs(x = "年份") +
  theme_classic(base_size = 16) +
  # 为两个轴标题设置不同颜色，提升可读性
  theme(
    axis.title.y = element_text(color = "darkred"),
    axis.title.y.right = element_text(color = "steelblue")
  )

关键说明 #

• 缩放比例：双轴的核心是将死亡数按比例缩放，使其数值范围与死亡率匹配，避免其中一个系列被压缩到不可见。
• 位置偏移：使用position_nudge让死亡率的点和误差棒稍微偏移，避免与柱状图重叠。
• 颜色区分：为两个系列和轴标题设置不同颜色，帮助读者快速区分不同数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者skpak