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)

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)

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。

下面是另一个解决方案，它遵循@naught101给出的解决方案的精神，但更简单，也没有在ggplot2的最新版本上抛出警告。

基本上，首先创建一个命名字符向量

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

然后将它用作标签器，只需修改@naught101给出的最后一行代码

... + facet_grid(hospital ~ ., labeller = as_labeller(hospital_names))

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。

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。