ggplot自定义X轴顺序、绘图优化及图表选型技术咨询

我有如下数据集：

data <- c('real','real','real','real','real','pred','pred','pred','pred','pred','real','real','real','real','pred','pred','pred','pred')
threshold <- c('>=1','>=2','>=3','>=4','>=101','>=1','>=2','>=3','>=4','>=101','>=1','>=2','>=3','>=4','>=1','>=2','>=3','>=4')
accuracy <- c(63.4,64.4,65.1,64.3,65.4,62.1,63.6,64.1,65.4,64.8,62.2,63.3,64.4,65.6,63.1,63.8,64.6,65.1)
types<-c('morning','morning','morning','morning','morning','morning','morning','morning','morning','morning','evening','evening','evening','evening','evening','evening','evening','evening')

df <- data.frame(data,threshold,accuracy,types)

我想用facet_wrap分别针对morning和evening绘制data列的分组条形图，代码如下：

ggplot(df, aes(x = threshold, y = accuracy)) + geom_bar(aes(fill = data), stat = "identity", color = "white",position = position_dodge(0.9))+
  facet_wrap(~types) + 
  fill_palette("jco")

但当前图表存在一些问题：

1. threshold的顺序混乱，需要morning的顺序为'>=1','>=2','>=3','>=4','>=101'，evening的顺序为'>=1','>=2','>=3','>=4'
2. evening类别不应出现'>=101'，如何移除？
3. 能否设置图表背景为白色但保留网格线？
4. 作为可视化新手，有没有比当前分组条形图更合适的图表类型？

1. 强制指定X轴顺序 #

要实现分面板的自定义X轴顺序，先清洗数据，再针对不同types给threshold设置对应因子水平即可：

# 先过滤数据（同时解决问题2）
df_clean <- df %>%
  filter(!(types == "evening" & threshold == ">=101"))

# 按types设置threshold的自定义顺序
df_clean <- df_clean %>%
  group_by(types) %>%
  mutate(threshold = factor(threshold, 
                            levels = ifelse(types == "morning",
                                            c(">=1", ">=2", ">=3", ">=4", ">=101"),
                                            c(">=1", ">=2", ">=3", ">=4")))) %>%
  ungroup()

后续绘图时X轴就会严格按指定顺序显示。

2. 移除evening的>=101 #

上面代码中的filter(!(types == "evening" & threshold == ">=101"))已经直接从数据中删除了evening分组下threshold为>=101的记录，绘图时自然不会显示该类别。

3. 设置白色背景并保留网格线 #

使用ggplot2的theme_bw()主题即可实现，它默认是白色背景+灰色网格线，还可以微调网格线样式：

ggplot(df_clean, aes(x = threshold, y = accuracy)) +
  geom_bar(aes(fill = data), stat = "identity", color = "white", position = position_dodge(0.9)) +
  facet_wrap(~types) +
  fill_palette("jco") +
  theme_bw() +
  # 可选：微调网格线颜色和隐藏次要网格线
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "#e0e0e0"),
        panel.grid.minor = element_blank())

4. 更合适的图表类型推荐 #

对于当前的精度对比场景，推荐以下两种更直观的图表：

• 分组折线图：更适合展示accuracy随threshold的变化趋势，能快速对比real和pred的精度差异，比条形图节省空间：

  ggplot(df_clean, aes(x = threshold, y = accuracy, color = data, group = data)) +
    geom_line(size = 1) +
    geom_point(size = 2) +
    facet_wrap(~types) +
    theme_bw()
  

• 误差线柱状图：如果后续有重复实验的精度数据，可以添加误差线展示波动；但当前只有单值数据，分组条形图也能用，不过折线图的趋势表现力更强。

如果核心是看不同阈值下的精度变化，分组折线图是最优选择，新手也容易上手。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John