雙y軸圖的目的，是想要在同一座標系中畫兩組數據，但是他們值範圍差很多，比如一組數據是1-10，另一組是10-100，那麼可以對第一組數據做數據變化，比如第一組數據乘以 10，然後在對應的y軸上寫上1-10，雖然第一組的數據已經變成了10-100。
這種數據變換叫做歸一化(Normalization，又稱Min-Max Scaling)
把數值型某一特徵縮放到最大值和最小值在某個範圍，在sklearn中使用MinMaxScaler可以歸一化處理特徵矩陣。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
a = np.arange(1,11).reshape(-1,1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(10,100)) #實例化
scaler = scaler.fit(a) #fit，在這裏本質是生成min(x)和max(x)
scaler.transform(a) #通過接口導出結果

數學計算過程
xi′=xi−min(x)max(x)−min(x)x_i'=\frac{x_i-min(x)}{max(x)-min(x)}
x​i​′​​=​max(x)−min(x)​​x​i​​−min(x)​​
在R中可以使用scales::rescale函數把某一組數據變化到某一範圍。
using(scales)
a=1:10
scales::rescale(a,c(10,100))

畫圖
想要模仿文獻中的最右邊的雙座標圖（barplot+lineplot）

演示數據

R P

1: -0.5186650 3.363205

2: -0.5033615 3.168150

3: 0.4924422 3.034439

4: -0.4785956 2.871116

5: -0.4725588 2.802014

6: -0.4591719 2.653164

7: 0.4565071 2.624237

8: 0.4556375 2.614848

9: -0.4548278 2.606127

10: -0.4533324 2.590075

11: -0.4529072 2.585524

12: 0.4527432 2.583770

13: -0.4521214 2.577129

14: -0.4510678 2.565903

15: -0.4478618 2.531959

16: 0.4413370 2.463869

17: -0.4411496 2.461933

18: -0.4392941 2.442820

19: 0.4379135 2.428666

20: -0.4378894 2.428420

實例數據中R得範圍是[-0.5186650,0.4924422]，所以可以把座標軸的範圍設置為x_min_max=[-0.6,0.5]。
在ggplot2圖形映射中(geom_line、geom_point)，都把P列的範圍放縮到x_min_max這個範圍,但是在座標軸上標出真實的值範圍p_min_max。
細調，coord_flip反轉x軸和y軸，在theme中修改axis.title的顏色
r_min_max <- range(plot_data$R)
p_min_max <- range(plot_data$P)
x_min_max <- c(-0.6,0.5)
r_color <- "tan"
r_colorp_color <- "skyblue"
ggplot(plot_data,aes(x = Pathway)) +

geom_col(aes(y = R),fill=r_color,alpha=.5) +
geom_line(aes(y = rescale(P,x_min_max), group=1),size=2,color=p_color) +
geom_point(aes(y = rescale(P,x_min_max)),shape=21,fill="white",size=4)+
lims(y=x_min_max)+
scale_y_continuous(breaks=breaks_pretty(3),sec.axis = sec_axis( ~rescale(.,r_min_max),name = "Pearson R"))+
scale_x_discrete(breaks = NULL)+
coord_flip()+
labs(y="-log10(P-value)")+
theme_base(base_size=16) %+replace%
theme(
axis.title.x.bottom=element_text(color=r_color),
axis.title.x.top=element_text(color=p_color),
axis.title.y = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_blank(),
plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), 'cm'),
)

Reference
https://r-graph-gallery.com/line-chart-dual-Y-axis-ggplot2.html