如何在ggplot2的geom_histogram中使同fill类别子组堆叠展示？

我想要创建一个直方图，使用数据集的一列作为填充色（fill），另一列作为分组（group），两者均在aes()中定义，并为每个组添加白色边框，且组的数量多于填充类别。

问题在于，定义group后，同一fill类别下的子组并未在条形中堆叠在一起，而是呈现随机排列。尝试在传入ggplot()前按fill列对data.frame排序，但并未解决问题。

需求：即使子组不同、x轴日期不同，同一fill类别的观测仍能堆叠在一起。

示例数据 #

# Set seed for reproducibility:
set.seed(123)

# Set start date:
start_date <- as.Date("2024-01-01")

# Set end date:
end_date <- as.Date("2024-04-01")

# Create data.frame:
data <- data.frame(
  onset_date = sample(seq(start_date, end_date, by = "day"), 
                      100, 
                      replace = TRUE),
  category = sample(c("A", "B"), 
                    100, 
                    replace = TRUE))

# Add row names for grouping:
data$grouping <- as.numeric(row.names(data))

# Create epicurve_breaks
epicurve_breaks <- seq.Date(
  from = start_date, 
  to = end_date, 
  by = "week")

问题现象 #

• 无分组的直方图（geom_histogram仅设置fill = category）：同一fill类别的元素会正常堆叠。
• 添加group = grouping后的直方图：category A和B的区块随机分散，无法聚集。

核心原因是直接设置group = grouping会将每一行视为独立分组，打乱了ggplot默认按fill堆叠的逻辑。要实现同类别子组聚集+每个子组带白色边框，推荐先预处理数据，再用geom_bar替代geom_histogram，具体如下：

步骤1：预处理数据 #

先将日期映射到指定的周区间，同时按区间和类别排序，确保同类别子组排列在一起：

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 为每条数据分配对应的周区间
data$interval <- cut(data$onset_date, breaks = epicurve_breaks, 
                     closed = "left", include.lowest = TRUE)

# 按区间、类别排序，保证同类别子组在堆叠时聚集
data_sorted <- data %>% 
  arrange(interval, category, grouping)

步骤2：绘制堆叠直方图 #

使用geom_bar的position = "stack"参数，结合排序后的数据实现需求：

p3 <- ggplot(data_sorted, aes(x = interval, fill = category, group = grouping)) +
  geom_bar(position = "stack", colour = "white") +
  # 简化x轴日期标签，只显示起始日期
  scale_x_discrete(labels = function(x) substr(x, 1, 10)) +
  labs(x = "Onset Date")

print(p3)

替代方案（用geom_histogram实现） #

如果坚持使用geom_histogram，可以将group设置为interaction(category, grouping)，同时确保数据按category排序，让同类别子组优先聚合：

# 先按category排序
data_sorted <- data %>% arrange(category)

p4 <- ggplot(data_sorted, aes(x = onset_date, fill = category, 
                              group = interaction(category, grouping))) +
  geom_histogram(breaks = epicurve_breaks, closed = 'left', colour = "white")

print(p4)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amy M