如何绘制单单元格可展示多分类的类热图？适配纵向分类数据

需求说明 #

我有纵向分类数据，需可视化为类热图，数据包含三个层级：研究参与者、访视场次、日历回忆日志。每个访视的分类由日历数据的主导类别确定（如30天中28天为A类则归为A类），若出现平局（多个类别占比相同），需在热图中直观体现。目标效果参考类似Excel生成的类热图：

示例数据 #

dat <- data.frame(person=factor(paste0("id#", 1:5),
                                levels = rev(paste0("id#", 1:5))),
                  matrix(sample(LETTERS[1:3], 15, T), ncol = 3))

dat <- dat %>% mutate(X2 = case_when(person=="id#3" ~ "A;B;C", TRUE ~ X2))

实现方案 #

使用tidyverse和ggplot2处理数据并绘图，核心思路是拆分平局的多分类项，在对应单元格内绘制等分颜色块：

library(tidyverse)

# 数据整理：宽格式转长格式，拆分平局的多分类
dat_long <- dat %>%
  pivot_longer(cols = -person, names_to = "visit", values_to = "category") %>%
  mutate(category = str_split(category, ";")) %>%
  unnest(category) %>%
  group_by(person, visit) %>%
  mutate(n = n(),
         x_start = (row_number()-1)/n,
         x_end = row_number()/n) %>%
  ungroup()

# 自定义分类颜色映射
category_colors <- c("A" = "#1f77b4", "B" = "#ff7f0e", "C" = "#2ca02c")

# 绘制类热图
ggplot(dat_long, aes(x = visit)) +
  # 绘制每个分类对应的色块，平局项等分单元格宽度
  geom_rect(aes(y = person, 
                xmin = x_start + as.numeric(factor(visit)) - 1,
                xmax = x_end + as.numeric(factor(visit)) - 1,
                ymin = as.numeric(factor(person)) - 0.45,
                ymax = as.numeric(factor(person)) + 0.45,
                fill = category)) +
  scale_fill_manual(values = category_colors) +
  # 调整坐标轴刻度与标签
  scale_x_continuous(breaks = 1:length(unique(dat_long$visit)),
                     labels = unique(dat_long$visit)) +
  scale_y_discrete(limits = rev(levels(dat$person))) +
  # 设置标题与标签
  labs(x = "访视场次", y = "研究参与者", fill = "分类") +
  # 优化主题样式
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid = element_blank(),
        axis.text = element_text(size = 12),
        axis.title = element_text(size = 14),
        legend.title = element_text(size = 12))

效果说明 #

• 单一分类的访视单元格显示为纯色块
• 平局的访视单元格会被拆分为多个等宽色块，每个色块对应一个平局分类，直观展示平局情况
• 整体布局与Excel示例图风格一致，清晰呈现参与者-访视的分类分布

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