自定义着色分类变量的热图 [英] custom colored heatmap of categorical variables

问题描述

我已经搜索了很多解决这个问题的方法，只发现了类似的问题，其中描述了类似问题的解决方案，但似乎太复杂了。 p> ggplot2热点地图：对类别使用不同的渐变

我想知道是否有类似问题的另一个EASIER解决方案。

我有一个简单的数据框： p>

$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $，主要
3，C，可能，适中
4，D，可能，次要
5，E，稀有，附带
6，F，不太可能，附带
7 ，G，不太可能，附带的

我想从中构建一个热图。这很简单：

  ggplot（df，aes（Impact，Likelihood））+ 
 geom_tile（aes（fill = x），color =white）+ 
 geom_text（aes（label = X））
  

然而，颜色是随机分布的，我想要的是每对（Impact，Likelihood）的自定义颜色。例如，这对货币对（Almost Certain，Catastrophic）应该用红色标出。

我该如何做到这一点？

解决方案

您可以创建另一列作为可能性和影响的组合，并使用命名向量作为 scale_fill_manual
例如，



  df < -  data.frame（X = LETTERS [1：3]， 
可能性= c（几乎肯定，可能，可能），
影响= c（灾难性，主要，中等），
 stringsAsFactors = FALSE ）
 df $ color < -  paste0（df $ Likelihood， - ，df $ Impact）
 
 ggplot（df，aes（Impact，Likelihood））+ geom_tile（aes（fill =color），color =white）+ geom_text（aes（label = X））+ 
 scale_fill_manual（values = c（几乎某些灾难=红色，可能 - 主要= ，Possible-Moderate=blue））
  




I have searched a lot for a solution to this problem, and only found this similar question where the solution for a similar problem is described but seems to be too complicated.

ggplot2 heatmaps: using different gradients for categories

I would like to know if there is another EASIER solution for a similar problem.

I have a simple dataframe:

,X,Likelihood,Impact
1,A,Almost Certain,Catastrophic
2,B,Likely,Major
3,C,Possible,Moderate
4,D,Likely,Minor
5,E,Rare,Incidental
6,F,Unlikely,Incidental
7,G,Unlikely,Incidental

From which I want to build a heatmap. This is straightforward using:

ggplot(df, aes(Impact, Likelihood)) + 
  geom_tile(aes(fill = X), colour = "white") + 
  geom_text(aes(label = X))

However, the color are distributed randomly, what I want to have is a custom color for each pair of (Impact, Likelihood). E.g., the tile for the pair (Almost Certain, Catastrophic) should be colored in 'red'.

How can I achieve this?

解决方案

You can create another column as the combination of likelihood and impact, and use named vector as the colors in scale_fill_manual For example,

df <- data.frame(X = LETTERS[1:3], 
                 Likelihood = c("Almost Certain","Likely","Possible"), 
                 Impact = c("Catastrophic", "Major","Moderate"), 
                 stringsAsFactors = FALSE)
df$color <- paste0(df$Likelihood,"-",df$Impact)

ggplot(df, aes(Impact, Likelihood)) + geom_tile(aes(fill = color),colour = "white") + geom_text(aes(label=X)) +
  scale_fill_manual(values = c("Almost Certain-Catastrophic" = "red","Likely-Major" = "yellow","Possible-Moderate" = "blue"))

这篇关于自定义着色分类变量的热图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！