我使用了以下ggplot命令:
ggplot(survey, aes(x = age)) + stat_bin(aes(n = nrow(h3), y = ..count.. / n), binwidth = 10)
+ scale_y_continuous(formatter = "percent", breaks = c(0, 0.1, 0.2))
+ facet_grid(hospital ~ .)
+ theme(panel.background = theme_blank())
生产
然而,我想将facet标签更改为更短的内容(如Hosp 1, Hosp 2…),因为它们现在太长了,看起来很局促(增加图形的高度不是一个选项,它将占用文档中的太多空间)。我查看了facet_grid帮助页面,但不知道如何操作。
如果你有两个面医院和房间,但只想重命名其中一个,你可以使用:
facet_grid( hospital ~ room, labeller = labeller(hospital = as_labeller(hospital_names)))
使用基于矢量的方法重命名两个面(如naught101的答案),你可以这样做:
facet_grid( hospital ~ room, labeller = labeller(hospital = as_labeller(hospital_names),
room = as_labeller(room_names)))
下面是另一个解决方案,它遵循@naught101给出的解决方案的精神,但更简单,也没有在ggplot2的最新版本上抛出警告。
基本上,首先创建一个命名字符向量
hospital_names <- c(
`Hospital#1` = "Some Hospital",
`Hospital#2` = "Another Hospital",
`Hospital#3` = "Hospital Number 3",
`Hospital#4` = "The Other Hospital"
)
然后将它用作标签器,只需修改@naught101给出的最后一行代码
... + facet_grid(hospital ~ ., labeller = as_labeller(hospital_names))
只是延续了"淘气101 "的答案,功劳归他
plot_labeller <- function(variable,value, facetVar1='<name-of-1st-facetting-var>', var1NamesMapping=<pass-list-of-name-mappings-here>, facetVar2='', var2NamesMapping=list() )
{
#print (variable)
#print (value)
if (variable==facetVar1)
{
value <- as.character(value)
return(var1NamesMapping[value])
}
else if (variable==facetVar2)
{
value <- as.character(value)
return(var2NamesMapping[value])
}
else
{
return(as.character(value))
}
}
你要做的就是创建一个名称到名称映射的列表
clusteringDistance_names <- list(
'100'="100",
'200'="200",
'300'="300",
'400'="400",
'600'="500"
)
用新的默认参数重新定义plot_labeller():
plot_labeller <- function(variable,value, facetVar1='clusteringDistance', var1NamesMapping=clusteringDistance_names, facetVar2='', var1NamesMapping=list() )
然后:
ggplot() +
facet_grid(clusteringDistance ~ . , labeller=plot_labeller)
或者,您可以为您想要的每个标签更改创建一个专用函数。
我有另一种方法可以在不改变底层数据的情况下实现相同的目标:
ggplot(transform(survey, survey = factor(survey,
labels = c("Hosp 1", "Hosp 2", "Hosp 3", "Hosp 4"))), aes(x = age)) +
stat_bin(aes(n = nrow(h3),y=..count../n), binwidth = 10) +
scale_y_continuous(formatter = "percent", breaks = c(0, 0.1, 0.2)) +
facet_grid(hospital ~ .) +
opts(panel.background = theme_blank())
我上面所做的是改变原始数据帧中因子的标签,这是与原始代码相比的唯一不同之处。