Question

我有分类数据，我想要映射使用热图（geom_tile）的频率，非常类似于下面的示例：

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")

standard frequency count heatmap

但我想根据重要或非重要结果（0-1值）的比例分割每个图块。在这个例子中，我会生成相同的频率计数但区分自动和手动传输（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

对于am==0，生成的热图将具有（例如） blue ，用于am==1和 red 的值。根据自动（am==0）或手动（am==1）的那种类型的汽车比例，每个瓷砖将被划分（沿对角线？）。蓝色和红色的阴影将与计数成比例，就像渐变已经反映出来一样。

例如：

左上方的瓷砖（4,5）将是完全浅红色，因为所有4缸，5档汽车（计数= 2）都是手动的
左中间瓷砖（4,4）为1/4蓝色和3/4红色，因为25％的4档4缸汽车是自动的（计数= 2），75％是手册（计数= 6）
左下方的瓷砖（4,3）将是完全最轻的蓝色，因为所有4缸，3档汽车（计数= 1）都是自动的

Answer 1

这是第二次并且完全尝试通过操纵频率计数来回答问题，以便它们变为am==1的负数。与first attempt的区别在于使用geom_col(position = "fill")代替geom_tile()进行绘图。

注意：我没有编辑the first answer，因为OP已经对它进行了评论，我最终可能会删除第一个和不完整的答案。

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))

如果Freq_am（手动），则会创建一个新列Freq，其中-1计数乘以am == 1。使用逻辑值取幂是避免ifelse的一种技巧。

绘图

有两种可能性来实现所需的热图外观。

变式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

使用Freq创建cyl与geom_col()的堆积条形图，其中条形图垂直拉伸（position = "fill"）和水平拉伸（width = 1）填写绘图区域。此外，expand = c(0, 0)函数的scale参数告诉ggplot 不像往常一样展开轴。请注意，x轴是离散的，因为xtabs()已将cyl强制为因子。

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

scale_fill_gradient2()默认使用方便的分色配色方案，以便自动变速器的车辆数量显示为蓝色，手动变速器的车辆数量显示为红色。

现在，我们需要删除热图所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")

这种方法的缺点是瓷砖之间缺乏边界。因此，如果相邻的瓷砖具有相同的颜色，例如6缸，3档和4档，则很难区分计数的份额。

变式2

此变体在图块之间添加边框。边框的宽度可以灵活调整：

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，如上所述使用Freq绘制1与虚拟变量geom_col()的关系。由于虚拟变量1是数字，我们不需要width参数geom_col()。两个轴现在都是连续的。

同样，我们需要删除一些装饰并重命名x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，我们确实有一个瓷砖之间有边框的热图。要删除边框或调整宽度，您可以使用panel.spacing取消注释该行并更改该值。

Answer 2

这是首次尝试通过操纵频率计数找到Q的（不完整）答案，使它们对am==0变为负数。

请注意，问题并不完全清楚。 ?mtcars将am定义为

传输（0 =自动，1 =手动）。

虽然OP已定义

自动（am==1）或手动（am==0）

这恰恰相反。此外，OP已请求热图显示{em>蓝色以显示am==1的值am==0和红色。

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()已强制am因素：

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

要将am转换为数字，我们必须使用as.integer(as.character(freq_am$am))。（您可以使用(as.integer(am) - 1)将关卡编号直接转换为原始数值，但这样可以减少保存。）

在绘制热图时，

gear_am将用作新的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())

默认情况下，

scale_fill_gradient2()使用方便的分散颜色方案。现在，y轴上gear的切片已被分割为am==0和am==1的切片。

＆＃34;不完全＆＃34;答案

OP已经要求即使零计数也应该完全填充现在拆分的区块。这可以通过进一步操纵freq_am来实现。但是，我发现当前图表以清晰，不明确的方式传达结果。

分割填充ggplot geom_tile（或热图）：两种颜色的第三个值

2 个答案:

准备数据

绘图

变式1

变式2

准备数据

绘图

＆＃34;不完全＆＃34;答案