分割填充ggplot geom_tile（或热图）：两种颜色由第三个值

Question

我有分类数据，我想绘制使用热图 (geom_tile) 的频率，就像下面的示例：

data("mtcars")
freq <- data.frame(xtabs(~cyl + gear, mtcars)) #count number of 4,6,8 cyl cars by gear
ggplot(freq, aes(cyl, gear)) +
  geom_tile(aes(fill = Freq)) + 
  scale_fill_gradient(low = "white",high = "steelblue")

但我想根据显着或非显着结果（0-1 值）的比例来拆分每个图块。在本例中，我将生成相同的频率计数，但要区分在自动和手动变速箱之间（am）

freq_am <- data.frame(xtabs(~cyl + gear + am, mtcars))
print(freq_am)
   #cyl gear am Freq
      4    3  0    1
      6    3  0    2
      8    3  0   12
      4    4  0    2
      6    4  0    2
      8    4  0    0
      4    5  0    0
      6    5  0    0
      8    5  0    0
      4    3  1    0
      6    3  1    0
      8    3  1    0
      4    4  1    6
      6    4  1    2
      8    4  1    0
      4    5  1    2
      6    5  1    1
      8    5  1    2

生成的热图将（例如）blue 表示am==0 的值，red 表示am==1。每个图块将根据自动 (am==0) 或手动 (am==1) 类型汽车的比例划分（沿对角线？）。蓝色和红色的色调将与计数成比例，就像渐变已经反映一样。

例如：

• 左上角的图块 (4,5) 将完全为浅红色，因为所有 4 缸、5 档汽车（计数 = 2）都是手动的

• 中间的左侧图块 (4,4) 将是 1/4 蓝色和 3/4 红色，因为 25% 的 4 齿轮、4 缸汽车是自动的（计数 = 2），而 75% 是手动（计数 = 6）

• 左下方的图块 (4,3) 将完全是最浅的蓝色，因为所有 4 缸、3 档汽车（计数 = 1）都是自动的

Answer 1

这是通过操纵频率计数使am==1 变为负数来回答问题的第二次完整尝试。与first attempt 的区别在于geom_col(position = "fill") 用于绘图而不是geom_tile()。

注意：我没有编辑 the first answer，因为 OP 已经对其发表了评论，我最终可能会删除第一个不完整的答案。

准备数据

freq_am <-data.frame(xtabs(~cyl + gear + am, mtcars))
freq_am$Freq_am <- freq_am$Freq * (-1)^as.integer(as.character(freq_am$am))

这将创建一个新列Freq_am，其中Freq 计数乘以-1，如果am == 1（手动）。使用逻辑值取幂是避免ifelse 的技巧。

绘图

有两种可能性可以实现所需的类似热图的外观。

变体 1

p <- ggplot(freq_am, (aes(x = cyl, y = Freq, fill = Freq_am))) + 
  geom_col(position = "fill", width = 1) + 
  scale_fill_gradient2() +
  facet_grid(gear ~ ., as.table = FALSE, switch = "y") + 
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + 
  scale_x_discrete(expand = c(0, 0))
p

这将使用geom_col() 创建Freq 与cyl 的堆叠条形图，其中条形垂直(position = "fill") 和水平(width = 1) 拉伸以填充绘图区域。此外，scale 函数的expand = c(0, 0) 参数告诉ggplot不要像往常一样扩展轴。请注意，x 轴是离散的，因为 xtabs() 已将 cyl 强制转换为因子。

facet_grid() 用于模拟 y 轴，grid 值按递增顺序排列 (as.table = FALSE)。 switch = "y" 将面板条移到左侧。

scale_fill_gradient2() 默认使用方便的发散配色方案，自动变速箱的汽车数量显示为蓝色，手动变速箱的汽车数量显示为红色。

现在，我们需要移除热图不需要的所有装饰和空间。最后重命名y轴标签：

p + theme(panel.grid = element_blank()
          , axis.ticks = element_blank()
          , axis.text.y = element_blank()
          , strip.background = element_blank()
          , panel.spacing.y = unit(0, "pt")
) + 
  ylab("gear")

这种方法的缺点是图块之间没有边框。因此，如果相邻的瓷砖具有相同的颜色，例如 6-cyl、3-gear 和 4-gear，resp.，则很难区分计数的份额。

变体 2

此变体在图块之间添加边框。边框宽度可灵活调整：

p <- ggplot(freq_am, (aes(x = 1, y = Freq, fill = Freq_am))) + 
  geom_col(position = "fill") + 
  scale_fill_gradient2() +
  facet_grid(gear ~ cyl, as.table = FALSE, switch = "both") +
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + 
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0))
p

在这里，我们将facet_grid() 用于两个方向。对于每个面板，Freq 与虚拟变量 1 使用 geom_col() 进行绘制，如上所示。由于虚拟变量1 是数字，我们不需要width 参数到geom_col()。现在两个轴都是连续的。

同样，我们需要移除一些装饰并重命名 x 轴和 y 轴上的标签：

p + theme(panel.grid = element_blank()
        , axis.ticks = element_blank()
        , axis.text = element_blank()
        , strip.background = element_blank()
        # , panel.spacing = unit(0, "pt")
  ) + 
  xlab("cyl") + ylab("gear")

现在，我们确实有一个带有图块之间边界的热图。为了去除边框或调整宽度，您可以取消注释panel.spacing 并更改值。

Answer 2

这是第一次尝试通过操纵频率计数来找到 Q 的（不完整）答案，以便它们对am==0 变为负数。

请注意，这个问题并不完全清楚。 ?mtcars 将 am 定义为

变速箱（0 = 自动，1 = 手动）。

虽然 OP 已经定义了

自动 (am==1) 或手动 (am==0)

正好相反。此外，OP 已要求热图为 am==1 的值显示 blue，为 am==0 的值显示 red。

准备数据

freq_am <-data.frame(xtabs(~cyl + gear + am, mtcars))
freq_am$Freq_am <- -freq_am$Freq * (-1)^as.integer(as.character(freq_am$am))
freq_am$gear_am <- factor(paste(as.character(freq_am$gear), as.character(freq_am$am), sep = "_"))

freq_am
#freq_am
#   cyl gear am Freq Freq_am gear_am
#1    4    3  0    1      -1     3_0
#2    6    3  0    2      -2     3_0
#3    8    3  0   12     -12     3_0
#4    4    4  0    2      -2     4_0
#5    6    4  0    2      -2     4_0
#6    8    4  0    0       0     4_0
#7    4    5  0    0       0     5_0
#8    6    5  0    0       0     5_0
#9    8    5  0    0       0     5_0
#10   4    3  1    0       0     3_1
#11   6    3  1    0       0     3_1
#12   8    3  1    0       0     3_1
#13   4    4  1    6       6     4_1
#14   6    4  1    2       2     4_1
#15   8    4  1    0       0     4_1
#16   4    5  1    2       2     5_1
#17   6    5  1    1       1     5_1
#18   8    5  1    2       2     5_1

请注意，xtabs() 已将 am 强制转换为因子：

str(freq_am$am)
# Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...

要将am 转换回数字，我们必须使用as.integer(as.character(freq_am$am))。 （您可以使用(as.integer(am) - 1) 将级别数字直接转换为原始数值，但这样节省的时间较少。）

gear_am 将在绘制热图时用作新的 y 轴。

绘图

library(ggplot2)
ggplot(freq_am, aes(cyl, gear_am, fill = Freq_am)) +
  geom_tile() + 
  scale_fill_gradient2() + 
  theme_minimal() + 
  theme(panel.grid = element_blank())

scale_fill_gradient2() 默认使用方便的发散配色方案。 y 轴上gear 的图块现已拆分为具有am==0 和am==1 的图块。

“不完整”的答案

OP 已要求即使计数为零，现在拆分的图块也应完全填充。这可以通过进一步操作freq_am 来实现。但是，我发现当前图表以清晰、明确的方式传达了结果。