在 ggalluvial 中为 alluvia 添加标签

Question

是否有可能为冲积土添加标签ggalluvial？

示例图：

library(ggalluvial)
data(vaccinations)
levels(vaccinations$response) <- rev(levels(vaccinations$response))
ggplot(vaccinations,
       aes(x = survey, stratum = response, alluvium = subject,
           y = freq,
           fill = response, label = response)) +
  scale_x_discrete(expand = c(.1, .1)) +
  geom_flow() +
  geom_stratum(alpha = .5) +
  geom_text(stat = "stratum", size = 3) +
  theme(legend.position = "none") +
  ggtitle("vaccination survey responses at three points in time")

现在我想将主题 id/nrs 作为标签添加到 alluvia（而不是盒子）。有可能这样做吗？ 我的原始数据中每个冲积层的主题要少得多（例如 2-5）。

Answer 1

我很想知道更好的方法来实现这一目标！这是我遇到过的最不糟糕的把戏的一个例子。您的代码的主要更改如下：

• 美观映射label = response从调用移至ggplot()（第一）geom_text()层，以便它不会干扰其他文本层。
• 附加geom_text()层与流量统计配对，以便标记每个“流量”图形元素。请注意，此类元素的数量超出了视觉上可区分的范围。
• 新的文本图层使用新的美学映射label = as.character(subject)；主题（实际上是队列）ID 是数字的，因此省略对角色的强制将导致它们毫无意义地添加在一起。（也许这种行为应该可以通过新参数来控制？）
• 新的文本图层使用美学映射color = survey == "ms153_NSA"来将第一个时间点与后两个时间点分开，并且手动色标使一个不可见（注意：NA比 更合适"00000000"）而另一个为黑色。尽管请参阅下面的注释。（设置data = subset(vaccinations, survey != "ms_153_NSA")看起来具有相同的效果，但实际上它可能会混淆标签，因为当删除第一个时间点时，流统计数据对流进行了不同的划分。）
• 标签从地层到流上的偏移量为nudge_x = -.25。

注意：类似这样的东西可以通过冲积层统计产生所需的行为，但流量统计会导致中间时间点（或除第一个和最后一个之外的任何轴）的重叠标签，这并不总是一致，因为流量是左右两侧的排列方式不同。在有关地层和矿脉排序的小插图中，有一些关于两者的玩具示例。我认为目前没有任何办法解决这个问题。

library(ggalluvial)
#> Loading required package: ggplot2
data(vaccinations)
levels(vaccinations$response) <- rev(levels(vaccinations$response))
ggplot(vaccinations,
       aes(x = survey, stratum = response, alluvium = subject,
           y = freq,
           fill = response)) +
  scale_x_discrete(expand = c(.1, .1)) +
  geom_flow() +
  geom_stratum(alpha = .5) +
  geom_text(aes(label = response),
            stat = "stratum", size = 3) +
  geom_text(aes(label = as.character(subject), color = survey == "ms153_NSA"),
            stat = "flow", size = 3, nudge_x = -.25) +
  scale_colour_manual(values = c("#000000ff", "#00000000")) +
  theme(legend.position = "none") +
  ggtitle("vaccination survey responses at three points in time")

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