如何为分面geom_point滑块图设置独立X轴刻度并替换点为图片？

我正在处理一个数据集，包含3个不同统计量的单个观测值，以及对应统计量总体的最小值、最大值和均值列。想用ggplot创建一维“滑块图”，把观测值点放在每个统计量的最小值与最大值之间。

尝试的代码：

library(tidyverse)

df %>% 
  ggplot(aes(x = value, y = 0)) +
  geom_point(size = 6, color = "black") +
  annotate("segment", 
           x = df$min_value,
           xend = df$max_value,
           y = 0,
           yend = 0,
           size = 1) + 
  geom_text(aes(label = "here")) +
  facet_wrap(~my_stat,
             ncol = 1,
             nrow = 3, 
             scales = "free_x") +
   theme(axis.ticks.y = element_blank(),
         axis.line.y = element_blank(), 
         axis.text.y = element_blank()
   )

生成的图表中每个统计量的图独立，但X轴刻度并未独立。需要修改代码让每个子图的X轴刻度对应各自统计量，确保数据正确绘制。另外，能否用图片替换图中的点？

数据集：

df <- structure(list(my_stat = c("a", "b", "c"), value = c(1.7, 2.1, 
3), mean_value = c(2.5, 2, 4), min_value = c(1.5, 1.2, 2.9), 
    max_value = c(3, 2.8, 6)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

一、修复X轴刻度问题 #

问题出在annotate()函数——它不会跟随分面逻辑，会把所有统计量的线段都画到每个分面中，导致X轴被强制统一。改用geom_segment()即可解决，它会自动匹配每个分面对应的min_value和max_value：

修改后的代码：

library(tidyverse)

df %>% 
  ggplot(aes(y = 0)) +
  # 用geom_segment替代annotate，自动匹配分面数据
  geom_segment(aes(x = min_value, xend = max_value, yend = 0), size = 1) +
  geom_point(aes(x = value), size = 6, color = "black") +
  geom_text(aes(x = value, label = "here")) +
  facet_wrap(~my_stat, ncol = 1, scales = "free_x") +
  theme(
    axis.ticks.y = element_blank(),
    axis.line.y = element_blank(), 
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank() # 隐藏冗余的Y轴标题
  )

调整后每个分面的X轴会根据自身的数值范围自动生成刻度，数据也能正确对应。

二、用图片替换点 #

可以用ggimage包的geom_image()实现，只需替换掉geom_point()并指定图片路径即可，本地图片或在线图片都支持：

示例代码（以R官方logo为例）：

library(tidyverse)
library(ggimage)

df %>% 
  ggplot(aes(y = 0)) +
  geom_segment(aes(x = min_value, xend = max_value, yend = 0), size = 1) +
  # 用geom_image替换点，指定图片地址并调整大小
  geom_image(aes(x = value), image = "https://www.r-project.org/logo/Rlogo.png", size = 0.1) +
  geom_text(aes(x = value, label = "here")) +
  facet_wrap(~my_stat, ncol = 1, scales = "free_x") +
  theme(
    axis.ticks.y = element_blank(),
    axis.line.y = element_blank(), 
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank()
  )

通过调整size参数可以控制图片显示的大小，适配分面布局。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者887