ggplot中geom_raster绘图出现空白区域的问题排查与解决

问题背景 #

用户的数据框如下：

Hoehe   75   65   50   35   20   5
1  51.5  9.5 10.5 10.0  8.1  9.8 8.8
2  41.5 10.9 11.1 10.9  9.7 11.1 9.9
3  31.5 10.7 11.0 11.3 10.6 10.2 9.5
4  21.5  9.7 10.1 10.2 11.1  9.8 9.0
5  11.5  9.2  9.6  9.2 10.9  8.9 8.8
6   1.5  7.7  8.0  8.6 10.6  7.3 7.2

用户尝试绘制2D插值图，使用的代码如下：

library (ggplot2)

data_reshape <- data %>% 
  pivot_longer(
    cols = `75`:`5`, 
    names_to = "Entfernung",
    values_to = "value"
  )

data_reshape$Entfernung = as.numeric(data_reshape$Entfernung)

ggplot(data_reshape, aes(Entfernung, Hoehe)) +
  geom_raster(aes(fill = value), interpolate = TRUE) +
  coord_cartesian(ylim = c(0, 58)) + #set lower and upper limits of your y-axis
  scale_fill_gradient(low= "yellow", high ="red")

遇到的问题：生成的图中40cm位置存在数据空白区域。

原因分析 #

• 数据点间隔不均：Entfernung的数值为75、65、50、35、20、5，其中50到35之间的间隔是15，远大于其他相邻点的10间隔（除20到5）。geom_raster依赖规则网格绘制，间隔过大的区域没有足够的数据点支撑，插值无法覆盖，就会出现空白。
• 插值能力有限：geom_raster的interpolate=TRUE仅对相邻网格单元做简单线性插值，没法填补数据点稀疏导致的空白区域，因为该区域没有对应的原始网格单元。

解决方法 #

方法1：生成均匀插值网格（推荐） #

使用akima包的interp函数，先把原始非均匀数据插值成均匀间隔的网格数据，再绘图：

library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(akima)

# 数据重塑步骤不变
data_reshape <- data %>% 
  pivot_longer(
    cols = `75`:`5`, 
    names_to = "Entfernung",
    values_to = "value"
  ) %>%
  mutate(Entfernung = as.numeric(Entfernung))

# 生成x轴间隔1、y轴间隔1的均匀插值网格
interp_result <- interp(
  x = data_reshape$Entfernung,
  y = data_reshape$Hoehe,
  z = data_reshape$value,
  xo = seq(min(data_reshape$Entfernung), max(data_reshape$Entfernung), by = 1),
  yo = seq(min(data_reshape$Hoehe), max(data_reshape$Hoehe), by = 1)
)

# 转换为ggplot可用的数据框格式
interp_df <- as.data.frame(interp_result) %>%
  pivot_longer(cols = -y, names_to = "Entfernung", values_to = "value") %>%
  mutate(Entfernung = as.numeric(Entfernung)) %>%
  rename(Hoehe = y)

# 绘图，处理可能的NA值
ggplot(interp_df, aes(Entfernung, Hoehe)) +
  geom_raster(aes(fill = value), interpolate = TRUE) +
  coord_cartesian(ylim = c(0, 58)) +
  scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red", na.value = "white")

方法2：改用等高线填充图 #

如果不需要严格的栅格图，geom_contour_filled可以更自然地展示插值结果，不会出现空白：

ggplot(data_reshape, aes(Entfernung, Hoehe, z = value)) +
  geom_contour_filled(bins = 20) + # bins控制填充的精度，数值越大越精细
  coord_cartesian(ylim = c(0, 58)) +
  scale_fill_viridis_d(option = "YlOrRd") # 配色接近原需求的黄红渐变

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Znerky