r 中的 scale_x_discrete 函数
本文将介绍 r 中的 scale_x_discrete 函数。
使用 scale_x_discrete 反转 r 图中 x 轴上的元素顺序
scale_x_discrete 用于设置离散 x 轴比例美学的值。在本文中，我们使用 ggplot 和 geom_boxplot 函数构建多个箱线图来演示 scale_x_discrete 中不同参数的效果。通常情况下，轴上元素的顺序需要颠倒，实现这一点最简单的方法是将 scale_x_discrete 参数的 limits 参数设置为 rev(levels(dataset_name$x_axis_items))。请注意，数据集名称首先出现，然后是 $ 符号，然后我们指定需要反转的 x 轴数据。
library(ggplot2)
library(gridextra)
p1 <- ggplot(loblolly, aes(x = seed, y = height))
geom_boxplot(fill = "cyan")
p2 <- ggplot(loblolly, aes(x = seed, y = height))
geom_boxplot(fill = "orange")
scale_x_discrete(limits = rev(levels(loblolly$seed)))
grid.arrange(p1, p2, ncol = 2, nrow =2)
在 r 中使用 scale_x_discrete 的 x 轴上显示元素的子集
scale_x_discrete 函数的另一个有用功能是从 x 轴消除一些元素并仅绘制其中的少数元素。在这种情况下，我们使用 plantgrowth 数据集，其中列出了三类组。因此，我们可以输出只有 trt2 和 trt1 组的箱线图，如下面的代码片段所示。
library(ggplot2)
library(gridextra)
p1 <- ggplot(loblolly, aes(x = seed, y = height))
geom_boxplot(fill = "cyan")
p2 <- ggplot(loblolly, aes(x = seed, y = height))
geom_boxplot(fill = "orange")
scale_x_discrete(limits = rev(levels(loblolly$seed)))
p3 <- ggplot(plantgrowth, aes(x = group, y = weight))
geom_boxplot(fill = "pink")
p4 <- ggplot(plantgrowth, aes(x = group, y = weight))
geom_boxplot(fill = "green")
scale_x_discrete(limits = c("trt2", "trt1"))
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, ncol = 2, nrow =2)
使用 scale_x_discrete 重命名 r 中 x 轴上的元素标签
scale_x_discrete 函数还可用于沿 x 轴重命名元素标签。新标签值可以与分配给 scale_x_discrete 函数中的 labels 参数的向量一起提供。
library(ggplot2)
library(gridextra)
p1 <- ggplot(plantgrowth, aes(x = group, y = weight))
geom_boxplot(fill = "cyan")
p2 <- ggplot(plantgrowth, aes(x = group, y = weight))
geom_boxplot(fill = "pink")
scale_x_discrete(
labels = c("control", "treatment 1", "treatment 2")
)
grid.arrange(p1, p2, ncol = 2, nrow =2)
使用 scale_x_discrete 修改 r 中的 x 轴名称
请注意，前面的每个方法都可以组合以输出所需的图形结构。例如，以下示例代码绘制 p4 以仅显示元素的子集，并使用提供的值重命名这些标签。此外，我们利用 scale_x_discrete 使用 name 参数沿 x 轴修改名称。
library(ggplot2)
library(gridextra)
p1 <- ggplot(plantgrowth, aes(x = group, y = weight))
geom_boxplot(fill = "cyan")
p2 <- ggplot(plantgrowth, aes(x = group, y = weight))
geom_boxplot(fill = "pink")
scale_x_discrete(
labels = c("control", "treatment 1", "treatment 2")
)
p3 <- ggplot(orchardsprays, aes(x = treatment, y = decrease))
geom_boxplot(fill = "orange")
p4 <- ggplot(orchardsprays, aes(x = treatment, y = decrease))
geom_boxplot(fill = "green")
scale_x_discrete(
limits = c("a", "b"),
labels = c("alice", "bob"),
name = "treatment"
)
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, ncol = 2, nrow =2)
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