每个条形图用颜色渐变呈现的堆积式条形图

Question

我想为堆积条形图着色，使每个条形图都有自己的父级颜色，并且每个条形图内部的颜色是该父级颜色的渐变色。 示例: 这是一个最简单的示例。我想让每个条形图的颜色都不同，使用 `color`，并在每个条形图内设置由 `clarity` 设置的渐变色。

library(ggplot2)

ggplot(diamonds, aes(color)) + 
  geom_bar(aes(fill = clarity), colour = "grey")

在我的实际问题中，我有更多的组：每个组需要18个不同的条形图和39种不同的渐变颜色。

- nicole

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你能用dput()函数提供一下你的数据框吗？这应该是可行的！ - Luke Hayden

我对R还很陌生，但我会尝试。需要几天时间。 - nicole

使用以下命令：dput(Rome)，并将控制台输出的内容复制粘贴。 - Luke Hayden

Answer 1

我已经编写了一个名为ColourPalleteMulti的函数，它可以让您基于数据子组创建多个颜色调色板：

ColourPalleteMulti <- function(df, group, subgroup){

  # Find how many colour categories to create and the number of colours in each
  categories <- aggregate(as.formula(paste(subgroup, group, sep="~" )), df, function(x) length(unique(x)))
  category.start <- (scales::hue_pal(l = 100)(nrow(categories))) # Set the top of the colour pallete
  category.end  <- (scales::hue_pal(l = 40)(nrow(categories))) # set the bottom

  # Build Colour pallette
  colours <- unlist(lapply(1:nrow(categories),
                          function(i){
                            colorRampPalette(colors = c(category.start[i], category.end[i]))(categories[i,2])}))
  return(colours)
}

本质上，该函数确定有多少不同的组，然后计算每个组中有多少颜色。然后将所有不同的调色板连接在一起。

要使用这个调色板，最简单的方法是添加一个新列group，将用于创建调色板的两个值粘贴在一起：

library(ggplot2)

# Create data
df <- diamonds
df$group <- paste0(df$color, "-", df$clarity, sep = "")

# Build the colour pallete
colours <-ColourPalleteMulti(df, "color", "clarity")

# Plot resultss
ggplot(df, aes(color)) + 
  geom_bar(aes(fill = group), colour = "grey") +
  scale_fill_manual("Subject", values=colours, guide = "none")

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编辑:

如果您想让每个条形图内的条形颜色不同，只需更改用于绘制条形图的变量即可:

# Plot resultss
ggplot(df, aes(cut)) + 
  geom_bar(aes(fill = group), colour = "grey") +
  scale_fill_manual("Subject", values=colours, guide = "none")

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注意：说实话，您想要绘制的数据集可能包含过多的子类别，因此这种方法可能不适用。

而且，尽管这种视觉效果非常好，但我建议避免使用这样的颜色比例尺。它更多是为了使图表看起来漂亮，但不同的颜色对于我们已经从X轴知道哪个组中的数据是多余的。

- Michael Harper

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感谢您的帮助，但这改变了我原来问题的意思。我不想为18个条形图设置父级颜色。我有88个条形图，在这些条形图中，我有18个组（18个不同的门），和39个子组（类）。我试图让门成为父级颜色，而类则是门的不同渐变。 - nicole

@nicole 对于改变意思我很抱歉：它相当令人困惑，所以我的解释是这样的。然而，这个解决方案不应该是为了适应那个工作而进行的：请看我的编辑。 - Michael Harper

谢谢，这看起来非常不错！有没有一种方法可以随机化堆栈内18个组的父级颜色，而不是遵循彩虹调色板？由于我有很多颜色，所以区分它们很棘手。比如说，如果深红色组紧挨着浅蓝色和黄色，而不是在深蓝色和浅蓝色之间，那就太好了。 - nicole

颜色调色板是由函数中的scales::hue_pal(l = 100)(nrow(categories))参数选择的。您可以用与不同类别数量相同长度的颜色向量替换它，例如c("purple", "blue", "pink")。请参见此处以获取更多颜色。http://sape.inf.usi.ch/quick-reference/ggplot2/colour 如果您满意，请点赞并接受我的答案 :) - Michael Harper

Answer 2

实现颜色渐变的更简单方法是使用alpha来改变颜色的透明度。然而，这可能会产生意想不到的后果，因为透明度意味着您可以通过图表看到指南线。

library(ggplot2)

ggplot(diamonds, aes(color, alpha = clarity)) + 
  geom_bar(aes(fill = color), colour = "grey") +
  scale_alpha_discrete(range = c(0,1))

- Michael Harper

Answer 3

最近我创建了一个名为ggnested的软件包，它可以创建这样的图表。它本质上是ggplot2的一个包装器，可以在美学映射中使用main_group和sub_group，其中为main_group生成颜色，并为嵌套在每个main_group级别内的sub_group级别生成渐变。

devtools::install_github("gmteunisse/ggnested")
require(ggnested)
data(diamonds)
ggnested(diamonds, aes(main_group = color, sub_group = clarity)) +
  geom_bar(aes(x = color))

- gmt

Answer 4

另一个选项是使用任何自定义颜色调色板，并根据填充类别简单地加深/减淡颜色。在每个条形图中获得平滑渐变可能稍微棘手，但如果保持数据的自然顺序（无论是数据框中的外观还是因素级别），这不是一个大问题。

我正在使用 colorspace包 完成此任务。shades包 也有加深/减淡颜色的选项，但是语法略长。它更适合修改整个调色板而不指定特定颜色。

library(tidyverse)
library(colorspace)

## get some random colors, here n colors based on the Dark2 palette using the colorspace package.
## But ANY palette is possible
my_cols <- qualitative_hcl(length(unique(diamonds$color)), "Dark2")
## for easier assignment, name the colors
names(my_cols) <- unique(diamonds$color)

## assign the color to the category, by group
df_grad <-
  diamonds %>%
  group_by(color) %>%
  ## to keep the order of your stack and a natural gradient
  ## use order by occurrence in data frame or by factor
  ## clarity is an ordered factor, so I'm using a dense rank
  mutate(
    clarity_rank = dense_rank(as.integer(clarity)),
    new_cols = my_cols[color],
    ## now darken or lighten according to the rank
    clarity_dark = darken(new_cols, amount = clarity_rank / 10),
    clarity_light = lighten(new_cols, amount = clarity_rank / 10)
  )

## use this new color for your fill with scale_identity
## you additionally need to keep your ordering variable as group, in this case
## an interaction between color and your new rank
ggplot(df_grad, aes(color, group = interaction(color, clarity_rank))) +
  geom_bar(aes(fill = clarity_dark)) +
  scale_fill_identity()

ggplot(df_grad, aes(color, group = interaction(color, clarity_rank))) +
  geom_bar(aes(fill = clarity_light)) +
  scale_fill_identity()

^{由reprex package (v2.0.1)于2022年7月3日创建}

- tjebo