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')

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

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)

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)

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')