使用整数值设置 x 轴刻度位置答案

【问题标题】：Setting x-axis tick locations using integer values使用整数值设置 x 轴刻度位置
【发布时间】：2020-07-19 20:27:44
【问题描述】：

我有这些xy 数据，我正在使用R 的ggplot2 geom_violin 进行绘图：

library(dplyr)
library(ggplot2)

set.seed(1)
df <- data.frame(value = c(rnorm(500,8,1),rnorm(600,6,1.5),rnorm(400,4,0.5),rnorm(500,2,2),rnorm(600,7,0.5),rnorm(500,3,1),rnorm(500,3,1)),
                 age = c(rep("d3",500),rep("d8",600),rep("d24",400),rep("d3",500),rep("d24",600),rep("d8",500),rep("d24",500)),
                 group = c(rep("A",1500),rep("B",1100),rep("C",1000))) %>%
  dplyr::mutate(time = as.integer(age)) %>%
  dplyr::arrange(group,time) %>%
  dplyr::mutate(group_age=paste0(group,"_",age))
df$group_age <- factor(df$group_age,levels=unique(df$group_age))
ggplot(df,aes(x=group_age,y=value,fill=age,color=age)) + 
  geom_violin(alpha=0.5) + geom_boxplot(width=0.1,aes(fill=age,color=age,middle=mean(value))) + 
  theme_minimal()

这给出了：

现在我想将 x-axis ticks 更改为 group tick labels 在每个 group 下方居中。

假设：

ggplot_build(ggplot(df,aes(x=group_age,y=value,fill=age,color=age)) + 
  geom_violin(alpha=0.5) + geom_boxplot(width=0.1,aes(fill=age,color=age,middle=mean(value))) + 
  theme_minimal())$data[[2]]$xid

给出我使用的x-axis 位置scale_x_discrete 在breaks 中指定每个group 的中点：

ggplot(df,aes(x=group_age,y=value,fill=age,color=age)) + 
  geom_violin(alpha=0.5) + geom_boxplot(width=0.1,aes(fill=age,color=age,middle=mean(value))) + 
  scale_x_discrete(breaks=c(2,4.5,6.5),labels=c("A","B","C")) + theme_minimal()

但这似乎并没有给我想要的结果：

尝试scale_x_continuous 而不是scale_x_discrete 会出现此错误：

Error: Discrete value supplied to continuous scale

知道如何让x-axis ticks 位于：

c(2,4.5,6.5)

有了这些labels：

c("A","B","C")

【问题讨论】：

你不能有x=group，并按照此处所述修复躲避：Align violin plots with dodged box plots
致@Henrik - 我不想因为我想在每个group 中添加lm regression 行，使用：geom_smooth(data=df,mapping=aes(x=group_age,y=value,group=group),color="black",method='lm',size=1,se=T)，这不适用于@987654356 @想法
致@Peter——你指的是那篇文章的哪一部分？它比较长。但我宁愿避免facets
好的，但是当您的 x 轴似乎是离散的时，我发现拟合回归线有点奇怪，还是我误解了？
你的时间变量全部为空。

标签： r ggplot2 axis-labels

【解决方案1】：

一种方法是使用group 美学。

ggplot(df, aes(x=group_age, y=value, fill=age, color=age, group = cut_width(group_age, 1))) + 
  geom_violin(alpha=0.5) + 
  geom_boxplot(width=0.1, aes(middle=mean(value))) + 
theme_minimal() + xlab("Group") + 
scale_x_continuous(breaks=c(6,10,14), labels=c("A","B","C"))

数据：

set.seed(1)
df <- data.frame(value = c(rnorm(500,8,1),rnorm(600,6,1.5),rnorm(400,4,0.5),rnorm(500,2,2),rnorm(600,7,0.5),rnorm(500,3,1),rnorm(500,3,1)),
                 age = factor(c(rep("d3",500),rep("d8",600),rep("d24",400),rep("d3",500),rep("d24",600),rep("d8",500),rep("d24",500))),
                 group = factor(c(rep("A",1500),rep("B",1100),rep("C",1000)))) %>%
  mutate(group_age=as.numeric(group)*4+as.numeric(age)) %>%
  arrange(group_age)

注意创建group_age 的公式以保持数字。

包：

library(ggplot2)
library(dplyr)

【讨论】：