R ggplot：删除图例中的NA因子级别

如何从图例中省略因子的

NA

级别

从

nycflights13

数据库中，我创建了一个名为

tot_delay

的新连续变量，然后创建了一个名为

delay_class

的4级因子。打印时，我过滤掉

NA

值，但它们仍显示在图例中。这是我的密码：

library(nycflights13); library(ggplot2)

flights$tot_delay = flights$dep_delay + flights$arr_delay
flights$delay_class <- cut(flights$tot_delay,                                   
                           c(min(flights$tot_delay, na.rm = TRUE), 0, 20 , 120,
                             max(flights$tot_delay, na.rm = TRUE)),   
                           labels = c("none", "short","medium","long"))     

filter(flights, !is.na(tot_delay)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(mapping = aes(x = carrier, fill = delay_class), position = "fill")

库（nycflights13）；图书馆（GG2）
航班$tot_延误=航班$dep_延误+航班$arr_延误
航班延误$班次%
ggplot（）+
几何图形条（映射=aes（x=载波，填充=延迟等级），位置=“填充”）

您有一个数据点，其中

delay\u class

是

NA

，但

tot\u delay

不是。这一点没有被你的过滤器捕捉到。将代码更改为：

filter(flights, !is.na(delay_class)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(mapping = aes(x = carrier, fill = delay_class), position = "fill")

关键在于：

或者，如果您必须拥有该额外点，您可以覆盖

填充

图例，如下所示：

filter(flights, !is.na(tot_delay)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(mapping = aes(x = carrier, fill = delay_class), position = "fill") +
  scale_fill_manual( breaks = c("none","short","medium","long"),
                    values = scales::hue_pal()(4) )

更新：正如@gatsky的回答所指出的，所有离散尺度也包括

na.translate

参数。这一特征自那时起就实际存在；我只是在发布我的答案时没有意识到这一点。为了完整性，它在原始问题中的用法如下

filter(flights, !is.na(tot_delay)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(mapping = aes(x = carrier, fill = delay_class), position = "fill") +
  scale_fill_discrete(na.translate=FALSE)

---

我喜欢上面@Artem的方法，也就是说，弄清为什么你的df中有NA。然而，有时你知道有NA，你只是想排除它们。在这种情况下，只需使用“na.omit”即可：

na.omit(flights) %>% ggplot() +
geom_bar(mapping = aes(x = carrier, fill = delay_class), position = "fill")

---

父示例并不能很好地说明问题（当然，应该跟踪并消除意外的

NA

值），但这是Google上的最高结果，因此应该注意的是，现在在

scale\u XXX\u XXX

中有一个选项，通过设置

NA.translate=F

来防止NA级别显示在图例中。例如：

# default    
ggplot(data = data.frame(x = c(1,2,NA), y = c(1,1,NA), a = c("A","B",NA)),
           aes(x, y, colour = a)) + geom_point(size = 4)

---

这适用于ggplot2 3.1.0。

Ah！这么简单。我应该先按delay_类进行筛选。由于有一个额外的点，很难在图表上看到NA，尽管它显示在图例上。我投票支持覆盖图例的

scale\u fill\u manual（）。这可能会导致一些观察结果被过滤掉，人们希望保留这些观察结果。@RichPauloo——上面引用的问题是“我怎么能轻易地从图例中省略NA值？”如果您（无论出于何种原因）很难找到导致问题的一个或多个变量，那么使用“NA.omit”将是一种权宜之计。然而，正如我在回答中提到的，我总是鼓励人们找出为什么他们有NA。所以，这里有一个问题要问你（因为我在发布之前检查了我的代码）。如果使用“na.omit（flights）”与“filter（flights，！is.na（tot_delay））”相比，flights文件中的文件/案例/行有什么区别？区别在于如果使用不同的数据集，使用na.omit（）可能会意外丢失数据。dplyr方法更健壮。
# with na.translate = F    
ggplot(data = data.frame(x = c(1,2,NA), y = c(1,1,NA), a = c("A","B",NA)),
           aes(x, y, colour = a)) + geom_point(size = 4) + 
           scale_colour_discrete(na.translate = F)