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ggplot中轴/变量标签的键值映射

ggplot2 r

mathematical.coffee · 技术社区 · 7 年前

我经常使用具有“r-friendly”/“programmer-friendly”列名称的数据帧,通常没有空格和/或缩写(在进行分析时懒得输入全名)。例如:

ir <- data.frame(
   sp=iris$Species,
   sep.len=iris$Sepal.Length,
   sep.wid=iris$Sepal.Width,
   pet.len=iris$Petal.Length,
   pet.wid=iris$Petal.Width
)

当我用g g plot绘制这些图时,我经常想用“用户友好”的列名替换标签,例如

p <- ggplot(ir, aes(x=sep.len, y=sep.wid, col=sp)) + geom_point() +
  xlab("sepal length") + ylab("sepal width") + 
  scale_color_discrete("species")

问题: 有什么方法可以指定要传递到ggplot的标签映射吗?

lazy.labels <- c(
  sp     ='species',
  sep.len='sepal length',
  sep.wid='sepal width',
  pet.len='petal length',
  pet.wid='petal width'
)

做一些类似的事情

p + labs(lazy.labels)

甚至

p + xlab(lazy.labels[..x..]) + ylab(lazy.labels[..y..])

哪里 ..x.. , ..y.. 某个automagic ggplot变量是否保存当前x/y变量的名称?(然后我可以将这些注释放入一个方便的函数中,而不必为每个图形更改它们)

当我在报告中绘制许多图时,这尤其有用。我可以改名 ir 有了“用户友好”的专栏,但是接下来我要做很多

ggplot(ir, aes(x=`sepal length`, y=`sepal width`, ...

这有点麻烦,因为所有的空间。

2 回复 | 直到 7 年前

Axeman 7 年前

library(ggplot2)

ir <- data.frame(
  sp = iris$Species,
  sep.len = iris$Sepal.Length,
  sep.wid = iris$Sepal.Width,
  pet.len = iris$Petal.Length,
  pet.wid = iris$Petal.Width
)

p <- ggplot(ir, aes(x=sep.len, y=sep.wid, col=sp)) +
     geom_point() +
     scale_color_discrete("species")


## for lazy labels

lazy.labels <- c(
  sp     ='species',
  sep.len='sepal length',
  sep.wid='sepal width',
  pet.len='petal length',
  pet.wid='petal width'
)

p$labels <-lapply(p$labels,function(x){as.character(lazy.labels[x])})

plot_with_labels <- function(p, l) {
  p$labels <- lapply(p$labels, function(x) { as.character(l[x]) } )
  return(p)
}

plot_with_labels(p, lazy.labels)

cderv 7 年前

labs(lazy.labels)

ir <- data.frame(
  sp = iris$Species,
  sep.len = iris$Sepal.Length,
  sep.wid = iris$Sepal.Width,
  pet.len = iris$Petal.Length,
  pet.wid = iris$Petal.Width
)
library(ggplot2)
# mapping aesthetics names to labels
lazy.labels <- list(
  col = 'species',
  x = 'sepal length',
  y ='sepal width'
)
p <- ggplot(ir, aes(x = sep.len, y = sep.wid, col = sp)) + 
  geom_point() +
  labs(lazy.labels)

reprex package

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