您可以使用expand_limits()来增加最大y轴值。您还可以确保最大y轴值上舍入到数据刻度上的下一个最大值，例如，下一个最大十位数值、下一个最大百位数值等，具体取决于数据中的最大值是否在十位数、百位数等范围内。
例如，下面的函数求出最大y值的以10为底的对数，并将其向下舍入。这给出了最大y值的以10为底的刻度（例如，十、百、千等）。然后，它将最大y轴值向上舍入到最接近的十、百等，即大于最大y值。

expandy = function(vec, ymin=NULL) {

  max.val = max(vec, na.rm=TRUE)
  min.log = floor(log10(max.val))

  expand_limits(y=c(ymin, ceiling(max.val/10^min.log)*10^min.log))
}

p = mtcars %>% ggplot(aes(x=mpg, y = hp)) +
  geom_point()

p + expandy(mtcars$hp)

p + expandy(mtcars$hp, 0)

或者，为了简化操作，您可以设置函数，以便直接从图中采集y范围数据：

library(gridExtra)

expandy = function(plot, ymin=0) {

  max.y = max(layer_data(plot)$y, na.rm=TRUE)
  min.log = floor(log10(max.y))

  expand_limits(y=c(ymin, ceiling(max.y/10^min.log)*10^min.log))
}

p = mtcars %>% ggplot(aes(x=mpg, y = hp)) +
  geom_point()

grid.arrange(p, p + expandy(p), ncol=2)

p = iris %>% ggplot(aes(x=Sepal.Width, y=Petal.Width)) +
  geom_point()

grid.arrange(p, p + expandy(p), ncol=2)

可以使用ceiling()函数选择断开y轴的步长

library(gridExtra)

p1 <- mtcars %>% ggplot(aes(x=mpg, y = hp)) + geom_point() 

p2 <- p1 +
  scale_y_continuous(
    limits = c(0, ceiling(max(mtcars$hp)/50)*50), 
    breaks = seq(0, ceiling(max(mtcars$hp)/50)*50, 50)
  ) 

p3 <- p1 + scale_y_continuous(
  limits = c(0, ceiling(max(mtcars$hp)/100)*100), 
  breaks = seq(0, ceiling(max(mtcars$hp)/100)*100, 100)
) 

grid.arrange(p1, p2, p3, ncol=3)

对于p2，步长为50，而对于p3，步长为100

这里的解决方案，允许任何类型的数字规模：

expandy <- function(y, base, v_min = NULL) {

  max.val <- max(y, na.rm = TRUE)

  expand_limits(
    y = c(
      v_min, 
      base * (max.val %/% base + as.logical(max.val %% base))
    )
  )

}

答案非常简单，只需为NA设置一个限制：

mtcars %>% 
  ggplot(aes(x=mpg, y=hp, color=as.factor(carb))) + 
  geom_point() + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, NA))