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我有一个数据集，记录了三座建筑物的能源使用情况。我有一个融化的数据框，可以从钻石组中模仿出来：

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

本质上，我有来自三个不同建筑物（7 个“颜色”因素）的每个月（“切割”）的供暖（“深度”）和制冷（“表格”）数据。我想在每个月的条形图中并排绘制三个建筑物（7 个“颜色”因素）（“剪切”）。

我希望代表冷却（“桌子”）或加热（“深度”）的条形根据建筑物（“颜色”因素）改变它们的阴影，同时保持按月分组（“切割”）。这是可视化钻石数据的一种不好的方法，但对于建筑物来说应该很有效，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，但想不出一个有效的策略：

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

p <- p + scale_fill_manual(values = colours,
                           group = data$variable)
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通过一些技巧，这是可能的。导出基于钻石的数据集非常好，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)，因此将其设置为该交互。

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

在此处输入图像描述

我们可以选择代表不同近色度的颜色，使它们更像您想要的。我使用了RColorBrewer调色板中间的“蓝调”和“红调”。

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

并用于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)

在此处输入图像描述

真正的诡计在于使传说不那么复杂。我只列出了 2 个级别（以颜色表示的中间建筑）并给它们起不同的名称（以及不同的图例标题）。

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"))

在此处输入图像描述

于 2012-10-03T21:45:50.307 回答