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。
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。
下面是我如何使用2.2.1版本的ggplot2使用facet_grid(yfacet~xfacet):
facet_grid(
yfacet~xfacet,
labeller = labeller(
yfacet = c(`0` = "an y label", `1` = "another y label"),
xfacet = c(`10` = "an x label", `20` = "another x label")
)
)
请注意,这里不包含对as_labeller()的调用——这一点我曾纠结过一段时间。
这种方法的灵感来自帮助页面上的最后一个示例强制到标签器函数。
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)
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。