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')

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)

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。

如果你有两个面医院和房间，但只想重命名其中一个，你可以使用:

facet_grid( hospital ~ room, labeller = labeller(hospital = as_labeller(hospital_names)))

使用基于矢量的方法重命名两个面(如naught101的答案)，你可以这样做:

facet_grid( hospital ~ room, labeller = labeller(hospital = as_labeller(hospital_names),
                                                 room = as_labeller(room_names)))

你试过改变医院载体的具体水平吗?

levels(survey$hospital)[levels(survey$hospital) == "Hospital #1"] <- "Hosp 1"
levels(survey$hospital)[levels(survey$hospital) == "Hospital #2"] <- "Hosp 2"
levels(survey$hospital)[levels(survey$hospital) == "Hospital #3"] <- "Hosp 3"

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。