R语言ggplot实现单柱状图同时展示城市与年份变量的方法咨询

核心思路 #

通过interaction(city, year)将城市与年份组合为一个新分类变量作为填充依据，搭配支持层级色彩的调色板，即可实现同一城市下不同年份用深浅差异区分的效果。

步骤1：修正数据处理代码（修复管道符错误） #

你提供的代码中管道符%>遗漏了一个%，先修正数据汇总逻辑：

library(tidyverse)

# 按城市、年份、月份汇总销售额
dati_sum <- dati %>%
  group_by(city, year, month) %>%
  summarise(vendite = sum(sales), .groups = 'drop')

步骤2：绘制目标柱状图 #

以下提供两种易上手的实现方式，适合初学者：

方法1：用viridis调色板自动生成深浅渐变

viridis系列调色板自带自然的深浅过渡，能自动区分同城市的不同年份：

ggplot(dati_sum, aes(x = month, y = vendite, fill = interaction(city, year))) +
  geom_col(col = "black", position = "stack") + # 可根据需求改为position = "dodge"实现并列柱状
  labs(title = "月度销售分布（按城市+年份区分）",
       x = "月份",
       y = "销售额",
       fill = "城市-年份") +
  scale_fill_viridis_d(option = "mako", alpha = 0.8) + # mako选项的深浅区分度更明显
  theme_classic()

方法2：用RColorBrewer配对调色板

Paired调色板会为同城市的不同年份分配深浅配对的颜色，分组感更强：

ggplot(dati_sum, aes(x = month, y = vendite, fill = interaction(city, year))) +
  geom_col(col = "black", position = "stack") +
  labs(title = "月度销售分布（按城市+年份区分）",
       x = "月份",
       y = "销售额",
       fill = "城市-年份") +
  scale_fill_brewer(palette = "Paired") +
  theme_classic()

进阶：手动精准控制色彩深浅 #

如果需要自定义每个城市的基础色及年份对应的深浅度，可借助colorspace包实现：

# 首次使用需安装包
# install.packages("colorspace")
library(colorspace)

# 定义各城市的基础色
city_base_colors <- c("北京" = "#2E86AB", "上海" = "#F24C4C", "广州" = "#F7B32B")
# 为不同年份生成对应深浅的颜色
year_color_shades <- list(
  "2022" = darken(city_base_colors, amount = 0.2),  # 加深20%
  "2023" = city_base_colors,                       # 基础色
  "2024" = lighten(city_base_colors, amount = 0.2) # 减浅20%
)
# 合并为所有城市-年份组合的颜色向量
fill_color_list <- unlist(year_color_shades)

ggplot(dati_sum, aes(x = month, y = vendite, fill = interaction(city, year))) +
  geom_col(col = "black", position = "stack") +
  labs(title = "月度销售分布（按城市+年份区分）",
       x = "月份",
       y = "销售额",
       fill = "城市-年份") +
  scale_fill_manual(values = fill_color_list) +
  theme_classic()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maria Bragarenco