我觉得我应该加上我的答案，因为我花了很长时间才做到这一点:

这个答案是为你准备的:

您不想编辑原始数据 如果你需要表达式(bquote)在标签和 如果您想要单独的标签名称-向量的灵活性

我基本上把标签放在一个命名向量中，这样标签就不会混淆或切换。标签器表达式可能更简单，但这至少是可行的(非常欢迎改进)。注意'(后引号)以保护facet-factor。

n <- 10
x <- seq(0, 300, length.out = n)

# I have my data in a "long" format
my_data <- data.frame(
  Type = as.factor(c(rep('dl/l', n), rep('alpha', n))),
  T = c(x, x),
  Value = c(x*0.1, sqrt(x))
)

# the label names as a named vector
type_names <- c(
  `nonsense` = "this is just here because it looks good",
  `dl/l` = Linear~Expansion~~Delta*L/L[Ref]~"="~"[%]", # bquote expression
  `alpha` = Linear~Expansion~Coefficient~~alpha~"="~"[1/K]"
  )


ggplot() + 
  geom_point(data = my_data, mapping = aes(T, Value)) + 
  facet_wrap(. ~ Type, scales="free_y", 
             labeller = label_bquote(.(as.expression(
               eval(parse(text = paste0('type_names', '$`', Type, '`')))
               )))) +
  labs(x="Temperature [K]", y="", colour = "") +
  theme(legend.position = 'none')

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 ~ .)

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。

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

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] ~ . )

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。