添加另一个类似于@domi的解决方案，解析数学符号、上标、下标、圆括号/方括号等。

library(tidyverse)
theme_set(theme_bw(base_size = 18))

### create separate name vectors
# run `demo(plotmath)` for more examples of mathematical annotation in R
am_names <- c(
  `0` = "delta^{15}*N-NO[3]^-{}",
  `1` = "sqrt(x,y)"
)

# use `scriptstyle` to reduce the size of the parentheses &
# `bgroup` to make adding `)` possible 
cyl_names <- c(
  `4` = 'scriptstyle(bgroup("", a, ")"))~T~-~5*"%"',
  `6` = 'scriptstyle(bgroup("", b, ")"))~T~+~10~degree*C',
  `8` = 'scriptstyle(bgroup("", c, ")"))~T~+~30*"%"'
)

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + 
  geom_jitter() +
  facet_grid(am ~ cyl,
             labeller = labeller(am  = as_labeller(am_names,  label_parsed),
                                 cyl = as_labeller(cyl_names, label_parsed))
             ) +
  geom_text(x = 4, y = 25, size = 4, nudge_y = 1,
            parse = TRUE, check_overlap = TRUE,
            label = as.character(expression(paste("Log"["10"], bgroup("(", frac("x", "y"), ")")))))

### OR create new variables then assign labels directly
# reverse facet orders just for fun
mtcars <- mtcars %>% 
  mutate(am2  = factor(am,  labels = am_names),
         cyl2 = factor(cyl, labels = rev(cyl_names), levels = rev(attr(cyl_names, "names")))
  )

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + 
  geom_jitter() +
  facet_grid(am2 ~ cyl2,
             labeller = label_parsed) +
  annotate("text", x = 4, y = 30, size = 5,
           parse = TRUE, 
           label = as.character(expression(paste("speed [", m * s^{-1}, "]"))))

由reprex包于2019-03-30创建(v0.2.1.9000)

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 ~ .)

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')

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。

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)