R ggplot如何实现按排名升降规则着色的条件热图

核心思路是先对原始数据做预处理，计算每个选手每一期相对上一期的排名变化状态，再将状态映射为对应填充色绘制热图，具体步骤如下：

• 首先给原始数据集增加时间周期标识列，将宽格式的选手排名数据转换为ggplot适配的长格式
• 按选手分组，逐行计算当前排名和上一期排名的差值，根据差值判定排名是上升、下降还是不变，注意排名数值越小代表名次越高，不要搞反判断逻辑
• 第一期（原始数据第1行）没有上一期数据可对比，可单独设置填充色
• 用geom_tile()绘制热图单元格，手动指定不同变化状态对应的填充色，再在单元格上标注对应排名数值即可

完整可运行代码 #

library(tidyverse)

# 读入原始排名数据
rank_df <- tibble(
  time = 1:5,
  `Player 1` = c(3, 3, 2, 4, 1),
  `Player 2` = c(1, 4, 3, 2, 4),
  `Player 3` = c(4, 2, 4, 1, 3),
  `Player 4` = c(2, 1, 1, 3, 2)
)

# 数据预处理：计算排名变化状态
plot_df <- rank_df %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("Player"),
    names_to = "player",
    values_to = "rank"
  ) %>%
  group_by(player) %>%
  mutate(
    last_rank = lag(rank),
    change_type = case_when(
      is.na(last_rank) ~ "首期无参照",
      rank < last_rank ~ "排名上升",
      rank == last_rank ~ "排名不变",
      rank > last_rank ~ "排名下降"
    )
  ) %>%
  ungroup()

# 自定义颜色映射规则
fill_colors <- c(
  "排名上升" = "forestgreen",
  "排名不变" = "gray70",
  "排名下降" = "firebrick3",
  "首期无参照" = "white"
)

# 绘图
ggplot(plot_df, aes(x = player, y = factor(time, levels = rev(1:5)))) +
  geom_tile(aes(fill = change_type), color = "white", linewidth = 1) +
  geom_text(aes(label = rank), size = 5) +
  scale_fill_manual(values = fill_colors, name = "排名变化") +
  labs(
    x = "参赛选手",
    y = "统计周期",
    title = "选手排名逐期变化热图"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text = element_text(size = 11),
    legend.position = "bottom"
  )

可调整的细节 #

• 代码中对y轴做了顺序反转，让第1期显示在图表最上方，符合时间序列从上到下阅读的习惯，如果需要第1期在最下方，把factor(time, levels = rev(1:5))改成factor(time)即可
• 首期单元格默认填充为白色，可自行修改fill_colors中首期无参照对应的色值调整
• 绿、红、灰的色值可根据需求替换为自定义色号，单元格边框粗细、文字大小也可在对应图层参数中调整
• 逻辑校验：按照示例规则，选手1第2期排名和第1期一致，对应单元格为灰色；选手4第2期排名从2升到1，对应单元格为绿色，运行代码后结果和要求完全匹配

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EV_Mustang