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')

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。

只是延续了"淘气101 "的答案，功劳归他

plot_labeller <- function(variable,value, facetVar1='<name-of-1st-facetting-var>', var1NamesMapping=<pass-list-of-name-mappings-here>, facetVar2='', var2NamesMapping=list() )
{
  #print (variable)
  #print (value)
  if (variable==facetVar1) 
    {
      value <- as.character(value)
      return(var1NamesMapping[value])
    } 
  else if (variable==facetVar2) 
    {
      value <- as.character(value)
      return(var2NamesMapping[value])
    } 
  else 
    {
      return(as.character(value))
    }
}

你要做的就是创建一个名称到名称映射的列表

clusteringDistance_names <- list(
  '100'="100",
  '200'="200",
  '300'="300",
  '400'="400",
  '600'="500"
)

用新的默认参数重新定义plot_labeller():

plot_labeller <- function(variable,value, facetVar1='clusteringDistance', var1NamesMapping=clusteringDistance_names, facetVar2='', var1NamesMapping=list() )

然后:

ggplot() + 
  facet_grid(clusteringDistance ~ . , labeller=plot_labeller) 

或者，您可以为您想要的每个标签更改创建一个专用函数。

我认为所有其他解决方案都非常有用，但还有另一种方法。

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。

这个解决方案非常接近于@domi，但是它通过获取前4个字母和最后一个数字来缩短名称。

library(ggplot2)

# simulate some data
xy <- data.frame(hospital = rep(paste("Hospital #", 1:3, sep = ""), each = 30),
                 value = rnorm(90))

shortener <- function(string) {
  abb <- substr(string, start = 1, stop = 4) # fetch only first 4 strings
  num <- gsub("^.*(\\d{1})$", "\\1", string) # using regular expression, fetch last number
  out <- paste(abb, num) # put everything together
  out
}

ggplot(xy, aes(x = value)) +
  theme_bw() +
  geom_histogram() +
  facet_grid(hospital ~ ., labeller = labeller(hospital = shortener))

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 ~ .)