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
我现在解决这个问题的方法是使用dplyr::case_when在facet_grid或facet_wrap函数中生成一个标签器。这是@lillemets提出的解决方案的扩展
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(case_when(hospital == "Hospital #1" ~ "Hosp1",
hospital == "Hospital #2" ~ "Hosp2") ~ .)
+ theme(panel.background = theme_blank())
如果您有第二个facet标签要更改，那么只需在facet_grid中的~的另一侧使用相同的方法即可
其他回答
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。
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)
在不修改底层数据的情况下进行更改的最简单方法是:
使用as_labeller()创建一个对象。如果列名以数字开头，或者包含空格或特殊字符，不要忘记使用反标记:
# Necessary to put RH% into the facet labels
hum_names <- as_labeller(
c(`50` = "RH% 50", `60` = "RH% 60",`70` = "RH% 70",
`80` = "RH% 80",`90` = "RH% 90", `100` = "RH% 100"))
在ggplot中添加:
ggplot(dataframe, aes(x = Temperature.C, y = fit)) +
geom_line() +
facet_wrap(~Humidity.RH., nrow = 2, labeller = hum_names)
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 ~ .)
