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。

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。

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)))

我认为所有其他解决方案都非常有用，但还有另一种方法。

我认为:

您已经安装了dplyr包，其中有方便的mutate命令 您的数据集名为survey。 调查% > % 突变(Hosp1 = Hospital1, Hosp2 = Hospital2，........)

此命令帮助您重命名列，但保留所有其他列。

然后执行同样的facet_wrap，现在就没问题了。

这里有一个避免编辑数据的解决方案:

假设你的图是由你的数据帧的组部分组成的，它有级别控制，test1, test2，然后创建一个由这些值命名的列表:

hospital_names <- list(
  'Hospital#1'="Some Hospital",
  'Hospital#2'="Another Hospital",
  'Hospital#3'="Hospital Number 3",
  'Hospital#4'="The Other Hospital"
)

然后创建一个'labeller'函数，并将其推到facet_grid调用中:

hospital_labeller <- function(variable,value){
  return(hospital_names[value])
}

ggplot(survey,aes(x=age)) + stat_bin(aes(n=nrow(h3),y=..count../n), binwidth=10)
 + facet_grid(hospital ~ ., labeller=hospital_labeller)
 ...

它使用数据帧的级别来索引hospital_names列表，并返回列表值(正确的名称)。

请注意，这仅适用于只有一个facet变量的情况。如果您有两个facet，那么您的labeller函数需要为每个facet返回不同的name向量。你可以这样做:

plot_labeller <- function(variable,value){
  if (variable=='facet1') {
    return(facet1_names[value])
  } else {
    return(facet2_names[value])
  }
}

其中facet1_names和facet2_names是由facet索引名('Hostpital#1'等)索引的名称的预定义列表。

编辑:如果你传递的变量/值的组合标签不知道，上述方法失败。你可以像这样为未知变量添加故障保险:

plot_labeller <- function(variable,value){
  if (variable=='facet1') {
    return(facet1_names[value])
  } else if (variable=='facet2') {
    return(facet2_names[value])
  } else {
    return(as.character(value))
  }
}

答自如何改条。ggplot中带有facet和margin=TRUE的文本标签

警告:如果您使用此方法对字符列进行facet，您可能会得到不正确的标签。请参阅此错误报告。在ggplot2的最新版本中修正。

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。