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
更改底层因子级别的名称，如下所示:
# Using the Iris data
> i <- iris
> levels(i$Species)
[1] "setosa" "versicolor" "virginica"
> levels(i$Species) <- c("S", "Ve", "Vi")
> ggplot(i, aes(Petal.Length)) + stat_bin() + facet_grid(Species ~ .)
其他回答
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)
更改底层因子级别的名称，如下所示:
# Using the Iris data
> i <- iris
> levels(i$Species)
[1] "setosa" "versicolor" "virginica"
> levels(i$Species) <- c("S", "Ve", "Vi")
> ggplot(i, aes(Petal.Length)) + stat_bin() + facet_grid(Species ~ .)
用变量，值作为参数的标签函数定义不适合我。另外，如果你想使用表达式，你需要使用lapply，而不能简单地使用arr[val]，因为函数的参数是data.frame。
这段代码确实有效:
libary(latex2exp)
library(ggplot2)
arr <- list('virginica'=TeX("x_1"), "versicolor"=TeX("x_2"), "setosa"=TeX("x_3"))
mylabel <- function(val) { return(lapply(val, function(x) arr[x])) }
ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width)) + geom_line() + facet_wrap(~Species, labeller=mylabel)
facet_wrap和facet_grid都接受ifelse作为参数的输入。因此，如果用于刻面的变量是合乎逻辑的，解决方案非常简单:
facet_wrap(~ifelse(variable, "Label if true", "Label if false"))
如果变量有更多类别，则需要嵌套ifelse语句。
作为一个副作用，这也允许在ggplot调用中创建分面组。
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] ~ . )
