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。

从米沙巴利亚辛来的一条航线 ：

facet_grid(。~vs, labeller = purrr::partial(label_both, sep = " #"))

看看它的实际应用

library(reprex)
library(tidyverse)

mtcars %>% 
  ggplot(aes(x="", y=gear,fill=factor(gear), group=am)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1) +
  coord_polar("y", start=0) +
  facet_grid(.~vs, labeller = purrr::partial(label_both, sep = " #"))

由reprex包于2021-07-09创建(v2.0.0)

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。

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。

我认为所有其他解决方案都非常有用，但还有另一种方法。

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。