使用自定义预定义颜色的热图（d3heatmap？）

Question

我有兴趣以热图风格呈现医院指标。我使用闪亮的，所以我喜欢交互式d3heatmap() - 情节的外观和感觉（但我愿意接受替代方案）。

例如，假设我有4家医院和5个指标。我想绘制每个医院每个指标的得分情况，但是，着色不应该取决于指标的实际值，而是取决于单独进行的统计检验（80％的值可能意味着4/5，但也是800 / 1000，在估计的精度方面非常不同），具有以下分组：

• 高于平均水平
• 与普通
没有区别
• 低于平均水平

示例数据（注意实际数字没有意义）：

df <- data.frame(Hospital=rep(LETTERS[10:13], each=5), 
                 Indicator=rep(LETTERS[1:5], 4), 
                 Value=sample(1:10, 20, replace=T), 
                 Conclusion=sample(c("above", "not different", "below"), 20, replace=T))
df$colour[df$Conclusion == "above"] <- "green"
df$colour[df$Conclusion == "not different"] <- "grey"
df$colour[df$Conclusion == "below"] <- "red"
df

做d3heatmap我得到：

d1 <- dcast(df, Hospital ~ Indicator, value.var = "Value")
row.names(d1) <- paste0("hosp",d1[[1]])
d3heatmap(d1[-1], dendrogram = "none")

（截图） 当我将鼠标悬停在它上面时，我得到指标的实际分数，我感兴趣。但是，着色现在基于指标的实际分数，而不是我的数据框中的颜色。

如何在我的示例数据框中使用颜色，同时保留在鼠标悬停在绘图上时可视化指标值的选项？

Answer 1

您可以简单地使用数字来编码颜色，然后使用colors参数传递颜色进行解码：

df$colour[df$Conclusion == "above"] <- 1         #green
df$colour[df$Conclusion == "not different"] <- 2 #grey
df$colour[df$Conclusion == "below"] <- 3         #red

d1 <- dcast(df, Hospital ~ Indicator, value.var = "colour")

d3heatmap(d1[-1], dendrogram = "none", colors=c("green", "grey","red"))

Answer 2

谢谢HubertL！我扩展它以得到确切的答案：

# Cast to get the matric with the values to display when hovering
d1 <- dcast(df, Hospital ~ Indicator, value.var = "Value")
row.names(d1) <- paste0("hosp",d1[[1]])


# Cast to get the matrix with the colours to display
df$colour[df$Conclusion == "above"] <- 1         #green
df$colour[df$Conclusion == "not different"] <- 2 #grey
df$colour[df$Conclusion == "below"] <- 3         #red
df$colour <- as.numeric(df$colour)
d2 <- dcast(df, Hospital ~ Indicator, value.var = "colour")


# Plot heatmap using colours, and refer to the value-matrix in the 'cellnote'
d3heatmap(d2[-1], dendrogram = "none", colors=c("blue", "grey","red"), cellnote = d1[-1])

补充问题：当（在我的情况下）指标名称很长时，有人知道如何扩大边距吗？