如何在ggplot中显示v''从0到56的全部x轴刻度（含无数据值）

现有如下DataFrame：

v'' J'' theor_freq exp_freq   delta
3   121   12540.05 12540.05 -0.0061
3   123   12514.11 12514.10 -0.0070
4   121   12453.72 12453.72 -0.0041
4   123   12427.90 12427.90 -0.0047
5   121   12368.11 12368.10 -0.0059
5   123   12342.41 12342.40 -0.0033

需要绘制delta随v''（0至56）变化的图形，要求每2个v''显示一个刻度。当前使用的ggplot代码如下：

p <- ggplot(data = df, aes(x = factor(`v''`), y = as.numeric(delta), 
colour = factor(`J''`))) +
geom_point(size = 3) +
geom_line() +
geom_hline(yintercept = 0) +
xlab("v''") +
ylab("exp-theor")+ 
ggtitle("Before processing")+ 
labs(colour = "J''")+ 
scale_color_manual(values = c("121" = "black", "123" = "grey"))+
theme_bw()

目前图形仅显示有数据的v''值，尝试过scale_x_continuous、xlim、scale_x_discrete函数均未达到预期效果，需解决如何让x轴包含0到56的所有v''值（即使无对应数据点）并设置每2个v''显示一个刻度的问题。

核心问题在于你把v''转成了因子（factor()），导致x轴被当作离散型变量处理，只会显示数据中存在的类别。要实现需求，需要把v''作为连续型变量处理，同时补充完整x轴的取值范围并设置刻度。

方法一：直接调整连续型x轴设置 #

无需补全空数据，ggplot会自动在无数据的位置断开线条，同时显示完整的x轴范围：

# 确保v''是数值型（如果原数据是字符/因子类型，先转换）
df$`v''` <- as.numeric(df$`v''`)

p <- ggplot(data = df, aes(x = `v''`, y = delta, colour = factor(`J''`))) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_line() +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  xlab("v''") +
  ylab("exp-theor") +
  ggtitle("Before processing") +
  labs(colour = "J''") +
  scale_color_manual(values = c("121" = "black", "123" = "grey")) +
  scale_x_continuous(
    limits = c(0, 56),  # 固定x轴范围为0到56
    breaks = seq(0, 56, by = 2),  # 每2个v''显示一个刻度
    expand = c(0, 0)  # 可选：去掉轴两端的空白，让刻度从0对齐到56
  ) +
  theme_bw()

print(p)

方法二：补全完整数据集（可选） #

如果希望x轴每个v''位置都被明确包含（即使无数据），可以先创建包含0到56所有v''值的完整数据集，再与原数据合并：

# 创建包含所有v''（0-56）和J''类别（121、123）的完整框架
full_df <- expand.grid(`v''` = 0:56, `J''` = c(121, 123))
# 合并原数据，无对应数据的delta会自动设为NA
full_df <- merge(full_df, df, by = c("v''", "J''"), all.x = TRUE)

# 使用完整数据集绘图
p <- ggplot(data = full_df, aes(x = `v''`, y = delta, colour = factor(`J''`))) +
  geom_point(size = 3, na.rm = TRUE) +  # 跳过NA值的点
  geom_line(na.rm = TRUE) +  # 跳过NA值，线条在无数据处断开
  geom_hline(yintercept = 0) +
  xlab("v''") +
  ylab("exp-theor") +
  ggtitle("Before processing") +
  labs(colour = "J''") +
  scale_color_manual(values = c("121" = "black", "123" = "grey")) +
  scale_x_continuous(
    limits = c(0, 56),
    breaks = seq(0, 56, by = 2)
  ) +
  theme_bw()

print(p)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ieva_Brakmane