简单的解决方案(从这里):

p <- ggplot(mtcars, aes(disp, drat)) + geom_point()
# Example (old labels)
p + facet_wrap(~am)


to_string <- as_labeller(c(`0` = "Zero", `1` = "One"))
# Example (New labels)
p + facet_wrap(~am, labeller = to_string)

只是延续了"淘气101 "的答案，功劳归他

plot_labeller <- function(variable,value, facetVar1='<name-of-1st-facetting-var>', var1NamesMapping=<pass-list-of-name-mappings-here>, facetVar2='', var2NamesMapping=list() )
{
  #print (variable)
  #print (value)
  if (variable==facetVar1) 
    {
      value <- as.character(value)
      return(var1NamesMapping[value])
    } 
  else if (variable==facetVar2) 
    {
      value <- as.character(value)
      return(var2NamesMapping[value])
    } 
  else 
    {
      return(as.character(value))
    }
}

你要做的就是创建一个名称到名称映射的列表

clusteringDistance_names <- list(
  '100'="100",
  '200'="200",
  '300'="300",
  '400'="400",
  '600'="500"
)

用新的默认参数重新定义plot_labeller():

plot_labeller <- function(variable,value, facetVar1='clusteringDistance', var1NamesMapping=clusteringDistance_names, facetVar2='', var1NamesMapping=list() )

然后:

ggplot() + 
  facet_grid(clusteringDistance ~ . , labeller=plot_labeller) 

或者，您可以为您想要的每个标签更改创建一个专用函数。

由于我还不被允许评论帖子，所以我单独发布了这篇文章，作为Vince和son520804的答案的补充。功劳归于他们。

Son520804: 使用虹膜数据: 我认为: 您已经安装了dplyr包，其中有方便的mutate命令 您的数据集名为survey。 调查%>%突变(Hosp1 = Hospital1, Hosp2 = Hospital2，........) 此命令帮助您重命名列，但保留所有其他列。 然后执行同样的facet_wrap，现在就没问题了。

使用Vince的虹膜示例和son520804的部分代码，我使用mutate函数做到了这一点，并在不接触原始数据集的情况下实现了一个简单的解决方案。 诀窍是创建一个替代名称向量，并在管道中使用mutate()临时更正facet名称:

i <- iris

levels(i$Species)
[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

new_names <- c(
  rep("Bristle-pointed iris", 50), 
  rep("Poison flag iris",50), 
  rep("Virginia iris", 50))

i %>% mutate(Species=new_names) %>% 
ggplot(aes(Petal.Length))+
    stat_bin()+
    facet_grid(Species ~ .)

在这个例子中，你可以看到i$Species的级别被临时更改为包含在new_names向量中的对应的公共名称。包含

mutate(Species=new_names) %>%

可以很容易地去掉，露出原来的命名。

警告:如果new_name向量没有正确设置，这可能很容易在名称中引入错误。使用一个单独的函数来替换变量字符串可能会更简洁。请记住，new_name向量可能需要以不同的方式重复，以匹配原始数据集的顺序。请再三检查这是否正确实现。

我觉得我应该加上我的答案，因为我花了很长时间才做到这一点:

这个答案是为你准备的:

您不想编辑原始数据 如果你需要表达式(bquote)在标签和 如果您想要单独的标签名称-向量的灵活性

我基本上把标签放在一个命名向量中，这样标签就不会混淆或切换。标签器表达式可能更简单，但这至少是可行的(非常欢迎改进)。注意'(后引号)以保护facet-factor。

n <- 10
x <- seq(0, 300, length.out = n)

# I have my data in a "long" format
my_data <- data.frame(
  Type = as.factor(c(rep('dl/l', n), rep('alpha', n))),
  T = c(x, x),
  Value = c(x*0.1, sqrt(x))
)

# the label names as a named vector
type_names <- c(
  `nonsense` = "this is just here because it looks good",
  `dl/l` = Linear~Expansion~~Delta*L/L[Ref]~"="~"[%]", # bquote expression
  `alpha` = Linear~Expansion~Coefficient~~alpha~"="~"[1/K]"
  )


ggplot() + 
  geom_point(data = my_data, mapping = aes(T, Value)) + 
  facet_wrap(. ~ Type, scales="free_y", 
             labeller = label_bquote(.(as.expression(
               eval(parse(text = paste0('type_names', '$`', Type, '`')))
               )))) +
  labs(x="Temperature [K]", y="", colour = "") +
  theme(legend.position = 'none')

facet_wrap和facet_grid都接受ifelse作为参数的输入。因此，如果用于刻面的变量是合乎逻辑的，解决方案非常简单:

facet_wrap(~ifelse(variable, "Label if true", "Label if false"))

如果变量有更多类别，则需要嵌套ifelse语句。

作为一个副作用，这也允许在ggplot调用中创建分面组。

这对我很有用。

定义一个因素:

hospitals.factor<- factor( c("H0","H1","H2") )

在ggplot()中使用:

facet_grid( hospitals.factor[hospital] ~ . )