我有这个数据框：
set.seed(0)
df <- data.frame(id = factor(sample(1:100,10000,replace=TRUE),levels=1:100),year = factor(sample(1950:2019,levels=1950:2019)) %>% unique() %>% arrange(id,year)
我正在寻找一个热图图，其中id在X轴上，年份在Y轴上，当数据点存在时颜色为蓝色，而当数据不存在时颜色为红色。不存在。我快到了，但是我想不起来更改两种颜色的填充参数：
ggplot(df,aes(id,year,fill= year)) +
geom_tile()
将两个变量都绘制为因子的目的是即使在某年没有任何id时也将它们绘制（并将其整个行绘制为红色）。
编辑：
我忘了补充两件事（希望还不算太晚）：
geom_tile()添加Alpha透明度？ tidyr软件包中的complete()函数对于填写缺失的组合很有用。首先，您需要设置一个标志变量以指示是否存在数据，然后使用缺少的组合扩展数据框，并用0填充新的标志变量：
df <- df %>%
mutate(flag = TRUE) %>%
complete(id,year,fill = list(flag = FALSE))
ggplot(df,aes(id,fill = flag)) +
geom_tile()
编辑1：要添加透明度，请在alpha = 0.x中添加geom_tile()，其中x是指示透明度的值。值越低，越透明。
EDIT2：要按缺失排序，请在ggplot代码之前添加以下代码：
# Determine the order of the IDs
df_order <- df %>%
group_by(id) %>%
summarize(sum = sum(flag)) %>%
arrange(desc(sum)) %>%
mutate(order = row_number()) %>%
select(id,order)
# Set the IDs in order on the chart
df <- df %>%
left_join(df_order) %>%
mutate(id = fct_reorder(id,order))
我认为您需要在绘制之前进行一些预处理。创建一个临时变量（data_exist），该临时变量表示该id和year的数据存在。然后使用complete为每个years填充丢失的id并将其绘制出来。
library(tidyverse)
df %>%
mutate_all(~as.integer(as.character(.))) %>%
mutate(data_exist = 1) %>%
complete(id,year = min(year):max(year),fill = list(data_exist = 0)) %>%
mutate(data_exist = factor(data_exist)) %>%
ggplot() + aes(id,fill= data_exist) + geom_tile()
使用expand.grid，您可以创建一个包含ID和年份的所有组合的数据框，然后对这些组合进行左连接以查看您是否在df中有它们
all <- expand.grid(id=levels(df$id),year=levels(df$year)) %>%
left_join(df) %>%
mutate(present=ifelse(is.na(present),'0','1'))
ggplot(all,aes(as.numeric(id),as.numeric(year),fill= present)) +
geom_tile() +
scale_fill_manual(values=c('0'='red','1'='blue')) + # change default colors
theme(legend.position="None") # hide legend
