求助：制作按指定数据框值填充、其余为灰/黑的ggplot柱状图

要实现你需要的柱状图（堆叠显示过滤后数值的彩色部分，剩余部分用灰色/黑色填充），可以按照以下步骤操作：

步骤1：合并并整理数据 #

首先将两个数据框合并，计算每个组蛋白标记的「剩余频数」（总频数 - 过滤后频数），并转换为ggplot适用的长格式：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

# 合并数据并计算剩余频数
combined_data <- table %>% 
  rename(total_freq = Freq) %>% 
  inner_join(table_filt %>% rename(filtered_freq = Freq), by = "Var1") %>% 
  mutate(remaining_freq = total_freq - filtered_freq) %>% 
  # 转换为长格式
  pivot_longer(
    cols = c(filtered_freq, remaining_freq),
    names_to = "freq_type",
    values_to = "freq"
  )

步骤2：定义颜色映射 #

为过滤后的部分分配你指定的颜色，剩余部分统一设置为灰色（或黑色，将#999999替换为#000000即可）：

# 创建颜色映射规则：过滤部分用指定颜色，剩余部分用灰色
color_rules <- c(
  # 为每个组蛋白标记的过滤部分绑定对应颜色
  setNames(colours, paste(names(colours), "filtered_freq", sep = "_")),
  # 所有剩余部分统一灰色
  setNames(rep("#999999", length(colours)), paste(names(colours), "remaining_freq", sep = "_"))
)

步骤3：绘制堆叠柱状图 #

使用堆叠柱状图展示两部分数据，并应用颜色规则：

ggplot(combined_data, aes(x = Var1, y = freq, fill = interaction(Var1, freq_type))) +
  geom_col(position = "stack") +
  # 应用颜色映射，隐藏图例（不需要区分频数类型）
  scale_fill_manual(values = color_rules, guide = "none") +
  labs(x = "组蛋白修饰标记", y = "频数") +
  theme_bw()

替代简化方案（直接绑定颜色列） #

如果觉得颜色映射太繁琐，可以在数据框中直接生成颜色列，再用scale_fill_identity()直接应用：

combined_data_simple <- table %>% 
  rename(total_freq = Freq) %>% 
  inner_join(table_filt %>% rename(filtered_freq = Freq), by = "Var1") %>% 
  mutate(remaining_freq = total_freq - filtered_freq) %>% 
  pivot_longer(
    cols = c(filtered_freq, remaining_freq),
    names_to = "freq_type",
    values_to = "freq"
  ) %>% 
  # 直接为每行分配颜色
  mutate(fill_color = ifelse(
    freq_type == "filtered_freq",
    colours[match(Var1, names(colours))],
    "#999999" # 剩余部分颜色，可改为黑色#000000
  ))

ggplot(combined_data_simple, aes(x = Var1, y = freq, fill = fill_color)) +
  geom_col(position = "stack") +
  scale_fill_identity() + # 直接使用数据中的颜色值
  labs(x = "组蛋白修饰标记", y = "频数") +
  theme_bw()

效果说明 #

最终生成的柱状图会和你参考的样式一致：每个柱子的彩色部分对应table_filt的数值，其余空白部分用灰色/黑色填充，同时保留你指定的组蛋白标记颜色规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jonny jeep