小编Hil*_*ary的帖子

我正在使用ggplot将数据值映射到(强化的)SpatialPolygonsDataFrame,但是许多多边形都有NA值,因为没有可用的数据.

我使用na.value ="white"来正确显示缺失的数据,但我想在图例中添加带有白色填充的框(或单独的图例),标签为"无数据".

library(ggplot2)

india.df <- read.csv('india.df.csv') 
# (I don't know how to provide this file to make the code reproducible)

ggplot() +
geom_polygon(data=india.df, aes(x = long, y = lat, group = group, fill=Area_pct)) +
scale_fill_gradient(low="orange2", high="darkblue", na.value = "white") +
geom_path(data=india.df, aes_string(x = x, y = y, group = group), color = "gray", size = 0.25) +
theme_bw() +
coord_map() +
labs(title = "Rice Under Irrigation in Gujarat - 2001", 
     fill = "Area (%)")

(我有一个很好的图像来说明这一点,但没有足够的声誉点来发布它)

我已经读过这篇文章了,但是我的数据是连续的(不是离散的),而且这个 …

我有分类数据，我想映射使用热图（geom_tile）的频率，就像下面的示例一样：

data("mtcars")
freq <- data.frame(xtabs(~cyl + gear, mtcars)) #count number of 4,6,8 cyl cars by gear
ggplot(freq, aes(cyl, gear)) +
  geom_tile(aes(fill = Freq)) + 
  scale_fill_gradient(low = "white",high = "steelblue")

但我想根据显着或不显着结果（0-1 值）的比例分割每个图块。在此示例中，我将生成相同的频率计数，但区分自动传输和手动传输 ( am)

freq_am <- data.frame(xtabs(~cyl + gear + am, mtcars))
print(freq_am)
   #cyl gear am Freq
      4    3  0    1
      6    3  0    2
      8    3  0   12
      4    4  0    2
      6    4  0    2
      8    4  0    0
      4    5  0    0
      6    5  0    0 …