當數據類別不相同時，如何在多個堆積條形圖上獲取相同的圖例類別ggplot2

Question

這是我第一次在這里發帖，所以請放輕松我。 我一直在谷歌上搜索這個問題已經好幾天了，但是如果在其他地方已經回答了這個問題就很難過。

我在ggplot中制作了幾個堆積條形圖，並希望所有圖形上的圖例類別相同（即每個圖形在每個圖形上具有相同的顏色），而無需手動設置所有顏色。 問題是圖表之間的類別不相同，因此簡單地指定調色板會導致類別為不同的顏色。

我無法使用我正在使用的實際數據，因此我創建了一個模擬問題的類似數據框。

這是df的示例：

  Year    Trial    Concentration    Chemical
  2013      1           0.8         Benzene
  2013      1           1.5         Toluene
  2013      1           0.8         Hexane 
  2013      2           1.5         Toluene
  2013      2           0.8         Carboxylic Acid
  2013      2           1.5         Acetone
  2013      3           0.8         Ethanol
  2013      3           1.9         Carboxylic Acid
  2013      3           3.1         Acetone
  2014      1           1.8         Benzene
  2014      1           2.5         Toluene
  2014      1           0.6         Methanol 
  2014      2           1.3         Toluene
  2014      2           1.8         Carboxylic Acid
  2014      2           2.5         Butane
  2014      3           1.5         Ethanol
  2014      3           1.2         Carboxylic Acid
  2014      3           3.5         Acetone
  ...      ...          ...         ...

這是圖表的代碼：

  list <- split(df, df$Year)
  plot_list <- list()

for (i in 1:5) {
    df <- list[[i]]

    p <- ggplot(df, aes(x = Trial, y = Concentration, width=0.8)) +
         geom_bar(stat = "identity", aes(fill = Chemical))
    plot_list = p
}

以下是結果圖：

因此，例如，在2013年圖表上，棕黃色=苯，2014年圖表為棕黃色=丁烷。 我想要的是兩個圖表上的圖例都是相同的（即2014圖表將顯示圖例中的苯，即使在那一年沒有測量），並且每個圖表上的每種化學品都是相同的顏色。 像這樣：

我知道如何用scale_file_manual手動完成這個，但是我有大約30種化學物質，所以我不想手動設置它們。 如果您有任何疑問或需要任何其他信息，請與我們聯系。 在此先感謝您的幫助！

Answer 1

我會提前建立一個表格來連接顏色和化學名稱

library(data.table)
library(tidyverse)
library(RColorBrewer)

df <-
  fread("
    Year    Trial    Concentration    Chemical
    2013      1           0.8         Benzene
    2013      1           1.5         Toluene
    2013      1           0.8         Hexane 
    2013      2           1.5         Toluene
    2013      2           0.8         Carboxylic_Acid
    2013      2           1.5         Acetone
    2013      3           0.8         Ethanol
    2013      3           1.9         Carboxylic_Acid
    2013      3           3.1         Acetone
    2014      1           1.8         Benzene
    2014      1           2.5         Toluene
    2014      1           0.6         Methanol 
    2014      2           1.3         Toluene
    2014      2           1.8         Carboxylic_Acid
    2014      2           2.5         Butane
    2014      3           1.5         Ethanol
    2014      3           1.2         Carboxylic_Acid
    2014      3           3.5         Acetone
  ")

chem_colors <-
  tibble(Chemical = factor(unique(df$Chemical))) %>% 
  mutate(color = brewer.pal(n = n(), name = "RdBu")[as.integer(Chemical)])

# you can use your loop here instead
plot_trials <- function(year) {
  ggplot(filter(df, Year == year), aes(x = Trial, y = Concentration, width=0.8)) +
    geom_bar(stat = "identity", aes(fill = Chemical)) +
    scale_fill_manual(values = chem_colors$color, labels = chem_colors$Chemical)
}


gridExtra::grid.arrange(
  plot_trials(2013),
  plot_trials(2014), 
  nrow = 1
)

Answer 2

這是我為大型數據集工作的答案。 我在上面使用yake84的答案並添加了colorRampPalette（）函數，以便能夠從調色板中提取更多顏色。 我還將chem_colors更改為命名向量，因為作為一個元素，顏色沒有映射到我的數據框中的化學物質。

getPalette = colorRampPalette(brewer.pal(9, "Set1")   #create a palette with more than 9 colors

chem_colors  <- 
   tibble(Chemical = factor(unique(df$Chemical))) %>%
   mutate(color = getPalette(30))
chem_colors <- setNames(chem_colors$color, as.character(chem_colors$Chemical) #create named vector

plot_trials <- function(year) {
 ggplot(filter(df, Year == year), aes(x = Trial, y = Concentration, width=0.8)) +
  geom_bar(stat = "identity", aes(fill = Chemical)) +
  scale_fill_manual(values = chem_colors)
}