2016-08-26 4 views
2

Рассмотрим следующий код, который делает гистограмму с пурпурной цветовой палитрыКак создать пользовательскую цветовую палитру для использования scale_fill_manual()

library(dplyr) 
library(ggplot2) 

dd <- mpg %>% 
     group_by(manufacturer, cyl) %>% 
     summarise(n = n()) %>% 
     ungroup() 

mm <- dd %>% 
     group_by(manufacturer) %>% 
     summarise(mcyl = weighted.mean(cyl, n)) %>% 
     arrange(mcyl) %>% 
     ungroup() 

dd %>% left_join(mm) %>% 
     ggplot(mapping = aes(x = reorder(manufacturer, mcyl), y = n, fill = factor(cyl))) + 
     geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + 
     coord_flip() + 
     scale_fill_brewer(palette = "Purples") 

enter image description here

Вопрос: Как я могу сделать палитра для Audi red («Reds») и для синего Ford («Blues»), при этом остальные пурпурные («Purples»)?

Какое наиболее удобное (предпочтительно обратный) способ поместить эти красные/синие/фиолетовые палитры в переменную и передать его scale_fill_manual() (как объяснено in this related Q&A)?

+1

Определить пользовательские, а затем использовать идентичность? – zx8754

+0

@ zx8754 если бы вы могли расширить это до ответа ...? – TemplateRex

+0

Извините, на данный момент не так много времени для полного ответа. Сделайте цветные паллеты красным, синим, пурпуровым, каждые 4, затем сопоставьте названиям автомобилей с новой колонкой myCol, используйте эту колонку для заполнения? – zx8754

ответ

0

Полный рабочий раствор:

cyl <- sort(unique(mpg$cyl)) 
ncat <- length(cyl)   # 4 types of cylinders 

# create palettes 
library(RColorBrewer) 
purples <- tibble(cyl, colr = brewer.pal(ncat, "Purples")) 
reds <- tibble(manufacturer = "audi", cyl, colr = brewer.pal(ncat, "Reds")) 
blues <- tibble(manufacturer = "ford", cyl, colr = brewer.pal(ncat, "Blues")) 

# merge them with the data 
dd_p <- dd %>% filter(!(manufacturer %in% c("audi", "ford"))) %>% left_join(purples) 
dd_r <- dd %>% filter(manufacturer == "audi") %>% left_join(reds) 
dd_b <- dd %>% filter(manufacturer == "ford") %>% left_join(blues) 

gg_dd <- rbind(dd_p, dd_r, dd_b) %>% 
     left_join(mm) 

gg_dd %>% 
     ggplot(mapping = aes(x = reorder(manufacturer, mcyl), y = n, fill = colr)) + 
     geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + 
     coord_flip() + 
     scale_fill_identity() 

enter image description here