如何在ggplot中为独立层缩放颜色？

Question

我有一个记录三栋建筑能耗的数据集。我有一个融化的数据框，可以从钻石集中模仿：

data <- melt(diamonds[,c('depth','table','cut','color')],id=c('cut','color'))

基本上，我有来自三个不同建筑物（7'颜色'因子）的每个月（'切割'）的加热（'深度'）和冷却（'表'）数据。我想在每个月的条形图中并排绘制三个建筑物（7'颜色'因子）（'cut'）。

我希望代表冷却（'表'）或加热（'深度'）的条形根据建筑物（'颜色'因子）改变其阴影，同时保持按月分组（'切割'）。这是一种可视化钻石数据的坏方法，但应该适用于建筑物，因为它们的加热和冷却月份通常不会重叠。到目前为止，我有：

p <- ggplot(data,
        aes(color,value,group=cut))
p <- p + geom_bar(stat = 'identity',
              position = 'dodge',
              aes(fill = variable))
print(p)

我尝试使用scale_fill_manual，但无法想出有效的策略：

colours <- c('#0000FF', '#0033FF', '#0066FF', '#FF0000', '#FF3300', '#FF6600')

p <- p + scale_fill_manual(values = colours,
                           group = data$variable)

Answer 1

有些诡计，有可能。派生基于钻石的数据集是非常好的，但我想使用较小的数据集

set.seed(1234)
data <-
expand.grid(month = month.abb,
            building = c("Building A", "Building B", "Building C"),
            hc = c("Heating", "Cooling"))
data$value <- rnorm(nrow(data), 60, 10)

您希望填充颜色基于变量（hc）和建筑物（building），因此请将其设置为该互动。

ggplot(data, aes(building,value,group=month)) + 
  geom_bar(stat = 'identity',
           position = 'dodge',
           aes(fill = interaction(building, hc)))

我们可以选择代表不同近色调的颜色，使它们更像您想要的颜色。我使用了RColorBrewer调色板的“蓝调”和“红色”的中间部分。

colours <- c("#FC9272", "#FB6A4A", "#EF3B2C", "#9ECAE1", "#6BAED6", "#4292C6")
# library("RColorBrewer")
# colours <- c(brewer.pal(9,"Reds")[4:6], brewer.pal(9,"Blues")[4:6])

并使用scale_fill_manual分配这些颜色。

ggplot(data, aes(building,value,group=month)) + 
  geom_bar(stat = 'identity',
           position = 'dodge',
           aes(fill = interaction(building, hc))) +
  scale_fill_manual(values=colours)

真正的诡计在于让传奇变得更加错综复杂。我只列出了2个级别（中间建筑的颜色）并给它们不同的名称（以及不同的标题标题）。

ggplot(data, aes(building,value,group=month)) + 
  geom_bar(stat = 'identity',
           position = 'dodge',
           aes(fill = interaction(building, hc))) +
  scale_fill_manual("Heating/cooling",
                    values=colours,
                    breaks=c("Building B.Heating", "Building B.Cooling"),
                    labels=c("Heating", "Cooling"))