Добавление недостающего уровня фактора в тепловую карту ggplot2

У меня есть тепловая карта на основе ggplot2, которая отображает количество вхождений определенных факторов. Однако в разных наборах данных иногда отсутствуют экземпляры некоторых факторов, что означает, что их соответствующие тепловые карты будут выглядеть по-разному. Чтобы упростить параллельное сравнение, я хотел бы добавить недостающие уровни. К сожалению, мне это не удалось.

Итак, у меня есть данные, которые выглядят следующим образом: 

> head(numRules)
  Job Generation NumRules
1   0          0        2
2   0          1        1
3   0          2        1
4   0          3        1
5   0          4        1
6   0          5        1
> levels(factor(numRules$NumRules))
[1] "1" "2" "3"

Я использую следующий код для отображения хорошей тепловой карты, которая подсчитывает количество правила на поколение для всех рабочих мест: 

ggplot(subset(numRules, Generation < 21), aes(x=Generation, y=factor(NumRules))) + 
   stat_bin(aes(fill=..count..), geom="tile", binwidth=1, position="identity") + 
   ylab('Number of Rules')

Тепловая карта подсчета количества правил по генерации для всех заданий

Итак, тепловая карта говорит,что в большинстве случаев прогоны имеют только одно правило для данного поколения, но иногда вы получаете два, а в редких случаях вы получите три. Теперь совершенно другой набор запусков может фактически иметь нулевые правила для данного поколения. Тем не менее, проведение параллельного сравнения было бы немного запутанным, потому что y ось одной тепловой карты имеет число правил в [1,3], а другая может быть в [0,2]. Что я хотел бы сделать, так это стандартизировать тепловые карты так, чтобы они все имели уровни коэффициентов в (0,1,2,3) независимо от количества правил. Например, я хотел бы повторно отобразить приведенную выше тепловую карту, чтобы включить строку для нулевых правил, даже если в этом конкретном фрейме данных нет примеров этого.

Я потрепал это различными заклинаниями R, включающими в себя установку разрывов и весов и тому подобное но безрезультатно. Интуиция подсказывает мне, что есть простое решение этой проблемы, но я не могу его найти.

Обновление :

Если я вручную укажу уровни в вызове factor, я получу строку, добавленную для нулевых правил:

ggplot(subset(numRules, Generation < 21), aes(x=Generation, y=factor(NumRules,levels=c("0","1","2","3")))) + stat_bin(aes(fill=..count..), geom="tile", binwidth=1, position="identity") + ylab('Number of Rules')

Который дает этот.

К сожалению, как вы можете видеть, эта новая строка не имеет правильного цвета. Добраться туда!
2 2
ggplot2 heatmap

2 ответа:

В этой ситуации было бы проще изменить ваши данные. Во-первых, прочитайте ваши данные. Затем установите переменную NumRules на множитель со всеми необходимыми уровнями (от 0 до 3) 

numRules = read.table(text="  Job Generation NumRules
1   0          0        2
2   0          1        1
3   0          2        1
4   0          3        1
5   0          4        1
6   0          5        1", header=TRUE)

numRules$NumRules = factor(numRules$NumRules, levels=c(0, 1, 2, 3))
Теперь вычислите, сколько раз каждая комбинация NumRules и Generation присутствует в ваших данных с функцией table() и сохраните ее в некоторый объект. 
tab<-table(numRules$NumRules,numRules$Generation)
tab

    0 1 2 3 4 5
  0 0 0 0 0 0 0
  1 0 1 1 1 1 1
  2 1 0 0 0 0 0
  3 0 0 0 0 0 0

С помощью функции melt() из библиотеки reshape2 сделайте эту таблицу в длинном формате и измените имена столбцов 

library(reshape2)
tab.long<-melt(tab)
colnames(tab.long)<-c("NumRules","Generation","Count")

Постройте график данных с использованием нового фрейма данных. geom_tile() и установка fill= в столбец, содержащий фактические подсчеты.

ggplot(tab.long, aes(x=Generation, y=NumRules,fill=Count)) +
    geom_tile() +
  ylab('Number of Rules')

Введите описание изображения здесь

1

Если все NumRules, которые вас интересуют, являются уровнями фактора, то вы можете исправить это, просто указав drop=FALSE в scale_y_discrete(): 

numRules = read.table(text="  Job Generation NumRules
1   0          0        2
2   0          1        1
3   0          2        1
4   0          3        1
5   0          4        1
6   0          5        1", header=TRUE)

numRules$NumRules = factor(numRules$NumRules, levels=c(1, 2, 3))

ggplot(subset(numRules, Generation < 21), aes(x=Generation, y=NumRules)) +
  scale_y_discrete(drop=FALSE) +
  stat_bin(aes(fill=..count..), geom="tile", binwidth=1, position="identity") +
  ylab('Number of Rules')

Результат:

все факторы показаны

0