更改 ggplot2 中的 x 轴刻度答案

【问题标题】：Changing x axis ticks in ggplot2更改 ggplot2 中的 x 轴刻度
【发布时间】：2018-05-27 09:59:19
【问题描述】：

我正在使用以下代码来绘制我的数据框d（如下提供）：

ggplot(data=d, aes(x=ID, y=Value)) + geom_line()

我现在想更改 x 轴的轴刻度。为此我使用：

ggplot(data=d, aes(x=d$ID, y=d$Value)) + 
  geom_line() + 
  scale_x_discrete(breaks=1:8,
                   labels=c("05/11", "29/11", "11/12", "23/12",
                            "04/01", "16/01", "28/01", "09/02"))

但是，结果并不如预期。根本没有 x 轴刻度。

我的数据框d：

> str(d)
'data.frame':    10 obs. of  4 variables:
 $ Value    : num  0.021 0.0436 0.0768 0.0901 0.1128 ...
 $ Statistic: Factor w/ 1 level "Variable": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 $ ID       : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ Variable : chr  "Mean_Sigma0_VV" "Mean_Sigma0_VV" "Mean_Sigma0_VV" "Mean_Sigma0_VV" ...

> dput(d)
structure(list(Value = c(0.021008858735161, 0.0435905957091736, 
0.0767780373205124, 0.0901182900951117, 0.11277978896612, 0.0990637045976107, 
0.118897251291308, 0.10604101636234, 0.121525916187773, 0.104460360304768
), Statistic = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L), class = "factor", .Label = "Variable"), ID = 1:10, Variable = c("Mean_Sigma0_VV", 
"Mean_Sigma0_VV", "Mean_Sigma0_VV", "Mean_Sigma0_VV", "Mean_Sigma0_VV", 
"Mean_Sigma0_VV", "Mean_Sigma0_VV", "Mean_Sigma0_VV", "Mean_Sigma0_VV", 
"Mean_Sigma0_VV")), .Names = c("Value", "Statistic", "ID", "Variable"
), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")

【问题讨论】：

“我现在想改变 x 轴的值” 是一个非常模糊的陈述。您可能想使用scale_x_continuous，而不是scale_x_discrete。
我确实解决了这个问题，谢谢。我在另一个具有类似数据的代码中使用scale_x_discrete，它正在工作。
只是想指出，每次您在 aes() 语句中使用 $ 运算符时，您的代码都可能损坏。即使它看起来有效，但它是错误的。
@ClausWilke，感谢您的指出。您的意思是使用aes(x=ID, y=Value) 比使用aes(x=d$ID, y=d$Value) 更好。 “代码已损坏”是什么意思？这只是一个良好做法的问题吗？
“代码错误”意味着行为未定义，仅仅因为它现在有效并不意味着它会一直有效。我建议您阅读美学映射。此外，如果在 SO 上没有关于此主题的任何内容（仔细搜索），您可以在此处专门提出一个单独的问题。

标签： r dataframe plot ggplot2

【解决方案1】：

ID 是数值列，所以 ggplot2 使用连续刻度，而不是离散刻度：

ggplot(data=d, aes(x=ID, y=Value)) + 
  geom_line()  + 
  scale_x_continuous(breaks=1:8,
                     labels=c("05/11", "29/11", "11/12", "23/12",
                              "04/01", "16/01", "28/01", "09/02"))

或者，如果您想使用离散比例，则需要将ID 转换为因子。但是，在这种情况下，ggplot2 通常不会将单独的 ID 值组合在一起并用单行连接它们。为此，您必须添加 group = 1（将所有内容放入同一组）。

d$ID <- factor(d$ID)

ggplot(data=d, aes(x = ID, y = Value, group = 1)) + 
  geom_line() + 
  scale_x_discrete(breaks=1:8,
                   labels=c("05/11", "29/11", "11/12", "23/12",
                            "04/01", "16/01", "28/01", "09/02"))

您可以看到这两个数字几乎但不完全相同。超出数据限制的轴范围扩展对于离散和连续刻度的工作方式略有不同。此外，连续尺度具有较小的网格线，而离散尺度则没有。

【讨论】：