gigplot2中的“Bin”连续值基于标准获得更多不同的颜色（如因子级着色）？

Question

现在，我只是使用这样的东西：

test_data$level <- rep("", nrow(test_data))
test_data[test_data$value <= 1, ]$level <- "1"
test_data[test_data$value > 1 & test_data$value <= 2, ]$level <- "2"
...
test_data[test_data$value > 4 & test_data$value <= 5, ]$level <- "5"

只是想知道在R中是否有更好的方法可以做到这一点，或者通过scale简单地应用一些ggplot2参数来进行分类。

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可能有两种方法，所以很难准确地说出我的问题。这是要点...我有类似的数据：

 set.seed(123)
 test_data <- data.frame(var1 = rep(LETTERS[1:3], each = 5),
   var2 = rep(letters[1:5], 3),
   value = runif(30, 1, 5))
 test_data
   var1    value
1     A 2.150310
2     B 4.153221
3     C 2.635908
4     D 4.532070
5     E 4.761869
6     F 1.182226
7     G 3.112422
8     H 4.569676
9     I 3.205740
10    J 2.826459

我有更多的数据点，我正在密谋这样的事情：

library(ggplot2)
p <- ggplot(test_data, aes(x = var1, y = var2, colour = value))
p <- p + geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.1, heigh = 0.1))
p

这给出了类似的东西：

我的实际数据来自主观评价，评分为1-5，但我将类似的问题捆绑在一起并将它们平均在一起，因此它们不再是整数。

我正在绘制每个因子组合的评级，以可视化哪些组合产生更高的评级。默认的连续刻度并不真正“弹出”，我想得到这些值（0-1,1-2，...... 4-5）的“bins”颜色标度，以便像{ {1}}适用于因素。

所以，我的问题：

1）ggplot2是否可以通过scale_colour_discrete以某种方式“bin”这些，所以即使这是连续数据，我也可以应用默认的因子级着色方案？

2）如果没有，是否有更简单的方法来创建一个新的向量，我根据标准将数字/字母替换为我的值？我是一个R新手，所以我不确定除了一堆scale_colour_continuous或条件语句（if()或类似的东西）。

Answer 1

最简单的解决方案是

ggplot(transform(test_data, Discrete=cut(values, seq(0,5,1), include.lowest=T),...

现在，您的data.frame将包含一列基于values列的因素，因此您可以在aes(..., color=Discrete,...)的上下文中执行ggplot。完成绘图后，test_data的格式将被保留。

要保留离散列，当然，您最好的选择是：

test_data$Discrete <- cut(values, seq(0,5,1), include.lowest=T)

Answer 2

您可以从颜色条图例切换到discrete样式图例。

library(RColorBrewer) # for brewer.pal
ggplot(test_data, aes(x = var1, y = var2, colour = value)) +
   geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.1, heigh = 0.1)) + 
    scale_colour_gradientn(guide = 'legend', colours = brewer.pal(n = 5, name = 'Set1'))

Answer 3

字面上，当我用我当前的方法发布更新时，我想到了另一种方法来做到这一点......

p <- ggplot(test_data, aes(x = var1, y = var2, colour = factor(value)))
p <- p + geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.1, height = 0.1))
p <- p + scale_colour_discrete(breaks = 1:5)
p

愚蠢简单;只需强制将连续值视为单个因子级别，然后使用ggplot2通过breaks控制色标。我也看到了其他一些答案，虽然我不熟悉这些方法，所以我想我会让upvotes决定最佳答案。