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。
当前回答
简单的解决方案(从这里):
p <- ggplot(mtcars, aes(disp, drat)) + geom_point()
# Example (old labels)
p + facet_wrap(~am)
to_string <- as_labeller(c(`0` = "Zero", `1` = "One"))
# Example (New labels)
p + facet_wrap(~am, labeller = to_string)
其他回答
更改底层因子级别的名称，如下所示:
# Using the Iris data
> i <- iris
> levels(i$Species)
[1] "setosa" "versicolor" "virginica"
> levels(i$Species) <- c("S", "Ve", "Vi")
> ggplot(i, aes(Petal.Length)) + stat_bin() + facet_grid(Species ~ .)
在不修改底层数据的情况下进行更改的最简单方法是:
使用as_labeller()创建一个对象。如果列名以数字开头，或者包含空格或特殊字符，不要忘记使用反标记:
# Necessary to put RH% into the facet labels
hum_names <- as_labeller(
c(`50` = "RH% 50", `60` = "RH% 60",`70` = "RH% 70",
`80` = "RH% 80",`90` = "RH% 90", `100` = "RH% 100"))
在ggplot中添加:
ggplot(dataframe, aes(x = Temperature.C, y = fit)) +
geom_line() +
facet_wrap(~Humidity.RH., nrow = 2, labeller = hum_names)
用变量，值作为参数的标签函数定义不适合我。另外，如果你想使用表达式，你需要使用lapply，而不能简单地使用arr[val]，因为函数的参数是data.frame。
这段代码确实有效:
libary(latex2exp)
library(ggplot2)
arr <- list('virginica'=TeX("x_1"), "versicolor"=TeX("x_2"), "setosa"=TeX("x_3"))
mylabel <- function(val) { return(lapply(val, function(x) arr[x])) }
ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width)) + geom_line() + facet_wrap(~Species, labeller=mylabel)
我现在解决这个问题的方法是使用dplyr::case_when在facet_grid或facet_wrap函数中生成一个标签器。这是@lillemets提出的解决方案的扩展
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(case_when(hospital == "Hospital #1" ~ "Hosp1",
hospital == "Hospital #2" ~ "Hosp2") ~ .)
+ theme(panel.background = theme_blank())
如果您有第二个facet标签要更改，那么只需在facet_grid中的~的另一侧使用相同的方法即可
我觉得我应该加上我的答案，因为我花了很长时间才做到这一点:
这个答案是为你准备的:
您不想编辑原始数据 如果你需要表达式(bquote)在标签和 如果您想要单独的标签名称-向量的灵活性
我基本上把标签放在一个命名向量中，这样标签就不会混淆或切换。标签器表达式可能更简单，但这至少是可行的(非常欢迎改进)。注意'(后引号)以保护facet-factor。
n <- 10
x <- seq(0, 300, length.out = n)
# I have my data in a "long" format
my_data <- data.frame(
Type = as.factor(c(rep('dl/l', n), rep('alpha', n))),
T = c(x, x),
Value = c(x*0.1, sqrt(x))
)
# the label names as a named vector
type_names <- c(
`nonsense` = "this is just here because it looks good",
`dl/l` = Linear~Expansion~~Delta*L/L[Ref]~"="~"[%]", # bquote expression
`alpha` = Linear~Expansion~Coefficient~~alpha~"="~"[1/K]"
)
ggplot() +
geom_point(data = my_data, mapping = aes(T, Value)) +
facet_wrap(. ~ Type, scales="free_y",
labeller = label_bquote(.(as.expression(
eval(parse(text = paste0('type_names', '$`', Type, '`')))
)))) +
labs(x="Temperature [K]", y="", colour = "") +
theme(legend.position = 'none')
