注意，这个解决方案不会很好地工作，如果ggplot显示的因子比你的变量实际包含的少(如果你已经进行了子集设置，这可能会发生):

 library(ggplot2)
 labeli <- function(variable, value){
  names_li <- list("versicolor"="versi", "virginica"="virg")
  return(names_li[value])
 }

 dat <- subset(iris,Species!="setosa")
 ggplot(dat, aes(Petal.Length)) + stat_bin() + facet_grid(Species ~ ., labeller=labeli)

一个简单的解决方案(除了在names_li中添加所有未使用的因子，这可能很乏味)是使用droplevels()删除未使用的因子，要么在原始数据集中，要么在labbeler函数中，参见:

labeli2 <- function(variable, value){
  value <- droplevels(value)
  names_li <- list("versicolor"="versi", "virginica"="virg")
  return(names_li[value])
}

dat <- subset(iris,Species!="setosa")
ggplot(dat, aes(Petal.Length)) + stat_bin() + facet_grid(Species ~ ., labeller=labeli2)

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)))

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)

由于我还不被允许评论帖子，所以我单独发布了这篇文章，作为Vince和son520804的答案的补充。功劳归于他们。

Son520804: 使用虹膜数据: 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。

使用Vince的虹膜示例和son520804的部分代码，我使用mutate函数做到了这一点，并在不接触原始数据集的情况下实现了一个简单的解决方案。 诀窍是创建一个替代名称向量，并在管道中使用mutate()临时更正facet名称:

i <- iris

levels(i$Species)
[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

new_names <- c(
  rep("Bristle-pointed iris", 50), 
  rep("Poison flag iris",50), 
  rep("Virginia iris", 50))

i %>% mutate(Species=new_names) %>% 
ggplot(aes(Petal.Length))+
    stat_bin()+
    facet_grid(Species ~ .)

在这个例子中，你可以看到i$Species的级别被临时更改为包含在new_names向量中的对应的公共名称。包含

mutate(Species=new_names) %>%

可以很容易地去掉，露出原来的命名。

警告:如果new_name向量没有正确设置，这可能很容易在名称中引入错误。使用一个单独的函数来替换变量字符串可能会更简洁。请记住，new_name向量可能需要以不同的方式重复，以匹配原始数据集的顺序。请再三检查这是否正确实现。

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。

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

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