在R中如何将dataframe转换为可视化矩阵图展示子流域水质参数

你需要先将长格式的原始数据转换为「行对应子流域、列对应水质参数」的宽结构，再做矩阵可视化即可，以下是可直接运行的实现代码：
首先加载依赖包：

# 用tidyverse生态即可匹配你日常的处理习惯
library(tidyverse)

修正并读取你提供的示例数据：

df <- read.table(text = "parameter  basin   land
ph  1   3.02
COD 1   1.37
OD  1   1.25
N   1   1.85
ph  2   1.71
COD 2   2.02
OD  2   2.96
N   2   1.59
ph  3   2.42
COD 3   2.81
OD  3   1.56
N   3   1.43
", sep = "", header = TRUE)

方案1：用ggplot2实现自定义程度高的矩阵热图 #

df %>% 
  ggplot(aes(
    x = parameter, 
    y = factor(basin, levels = rev(unique(basin))), # 反转y轴让子流域编号从上到下递增
    fill = land
  )) +
  geom_tile(color = "white", size = 0.5) + # 加白色单元格边框更清晰
  geom_text(aes(label = round(land, 2)), color = "white", size = 3) + # 可选：显示单元格内数值
  scale_fill_viridis_c() + # 渐变配色可自行替换
  labs(x = "水质参数", y = "子流域", fill = "参数值") +
  theme_bw() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    panel.grid = element_blank()
  )

方案2：用pheatmap快速输出矩阵图 #

如果不需要太复杂的自定义，用热图包一键生成即可：

library(pheatmap)
# 先转成宽格式矩阵
df_wide <- df %>% 
  pivot_wider(names_from = parameter, values_from = land) %>% 
  column_to_rownames("basin") %>% 
  as.matrix()

# 绘图，关闭默认的聚类即可得到你要的原始顺序矩阵
pheatmap(
  df_wide,
  cluster_rows = FALSE,
  cluster_cols = FALSE,
  show_rownames = TRUE,
  show_colnames = TRUE,
  xlab = "水质参数",
  ylab = "子流域",
  main = "子流域水质参数矩阵"
)

两种方案都可以适配你19×10的真实数据，直接替换示例数据即可运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wesleysc352