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

在挣扎了一段时间后,我发现我们可以使用fct_relevel()和fct_recode()从forcats结合来改变facet的顺序以及修复facet标签。我不确定它是否被设计支持,但它确实有效!看看下面的图表:

library(tidyverse)

before <- mpg %>%
  ggplot(aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() +
  facet_wrap(~class)
before

after <- mpg %>%
  ggplot(aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(
    vars(
      # Change factor level name
      fct_recode(class, "motorbike" = "2seater") %>% 
        # Change factor level order
        fct_relevel("compact")
    )
  )
after

由reprex包于2020-02-16创建(v0.3.0)

其他回答

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。

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

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)

这对我很有用。

定义一个因素:

hospitals.factor<- factor( c("H0","H1","H2") )

在ggplot()中使用:

facet_grid( hospitals.factor[hospital] ~ . )