r - 使用整洁的评估和 aes() 而不是 aes_string() 时 ggplot2 映射发生变化

Question

我正在尝试更新一些旧的绘图代码，这些代码给出了以下消息:

Warning message: `aes_string()` was deprecated in ggplot2 3.0.0. Please use tidy evaluation ideoms with `aes()`

当我用 aes() 替换 aes_string() 并取消引用 !! 时，我开始在意想不到的地方收到消息“错误:提供给连续比例的离散值”。

这是一个简化的可重现示例:

# Make some test data
set.seed(1)
dat <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100),value=rnorm(100))
xvar <- 'x'
yvar <- 'y'
cvar <- 'value'

# This works, but gives a deprecated warning for use of aes_string()
ggplot(dat,aes_string(x=xvar,y=yvar,color=cvar)) + geom_point() + scale_color_gradientn(colors = rainbow(10))

# This changes the plot to use aes() with !! instead of using aes_string()
# It fails with "Error: Discrete value supplied to continuous scale"
ggplot(dat,aes(x=!!xvar,y=!!yvar,color=!!cvar)) + geom_point() + scale_color_gradientn(colors = rainbow(10))

我无法弄清楚导致此问题的原因，但看起来映射本身在 ggplot 中的处理方式不同 - 使用 aes_string() 变量名称以 ~ 开头显示，并且与 aes() 和 !!他们不:

# Capture each plot so it can be examined
plt_working <- ggplot(dat,aes_string(x=xvar,y=yvar,color=cvar)) + geom_point() + scale_color_gradientn(colors = rainbow(10))
plt_broken <- ggplot(dat,aes(x=!!xvar,y=!!yvar,color=!!cvar)) + geom_point() + scale_color_gradientn(colors = rainbow(10))

summary(plt_working) # The second line says "mapping:  colour = ~value, x = ~x, y = ~y"
summary(plt_broken) # The second line says "mapping:  x = x, y = y, colour = value" (no ~s)

~是什么意思？在这种情况下，它似乎与公式或方面没有任何关系。

为什么此更改会使绘图代码停止工作，更新代码以使其仍然有效的正确方法是什么？

Answer 1

当前(截至 2023 年)在 aes() 内部使用字符串的首选方法是通过 ggplot 的 .data 对象(感谢 Lionel Henry 澄清了推理)后面):

xvar <- 'x'
yvar <- 'y'
cvar <- 'value'

ggplot(dat,aes(x = .data[[xvar]], y = .data[[yvar]], color = .data[[cvar]])) + geom_point() + scale_color_gradientn(colors = rainbow(10))

或者，您可以将字符串包装在 sym() 中，然后使用 !! 将它们解开在 aes() 中:

set.seed(1)
dat <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100),value=rnorm(100))
xvar <- sym('x')
yvar <- sym('y')
cvar <- sym('value')

ggplot(dat,aes(x=!!xvar,y=!!yvar,color=!!cvar)) + geom_point() + scale_color_gradientn(colors = rainbow(10))