我太懂这种挫败感了——想把分类轴的标签换成专业的化学符号（带斜体δ和上标），试了好几种方法都没看到效果对吧？其实你之前的思路方向是对的，只是在细节上踩了小坑，我们来一步步把它搞定！

问题出在哪？ #

你之前尝试修改因子水平的时候，语法用错了：levels(df$x) <- c("d13C" = expression(...), "d15N" = expression(...)) 这种赋值方式并不符合R里因子水平替换的规则。另外，expression(paste(...)) 其实可以简化，不用嵌套paste，直接写表达式就行。

方法一：修改原始数据的因子水平（永久生效） #

我们可以直接给因子的每个水平替换成对应的表达式，注意要用正确的赋值语法：

# 先重新生成原始数据（避免之前的错误修改影响）
df <- data.frame(x = factor(rep(c("d13C", "d15N"), each = 10)), 
                 y = c(rnorm(5, 1, 1), 
                       rnorm(5, 2, 1),
                       rnorm(5, 5, 1),
                       rnorm(5, 3, 1)),
                 group = rep(c("a", "b"), each = 5, times = 2))

# 正确替换因子水平：用命名向量指定对应关系
levels(df$x) <- setNames(
  c(expression(italic(delta)^13*C), expression(italic(delta)^15*N)),
  c("d13C", "d15N")
)

# 绘制图形，现在轴标签会自动生效
ggplot(df, aes(x = x, y = y, col = group)) +
  geom_rect(aes(xmin = as.numeric(x) - 0.5,
                xmax = as.numeric(x) + 0.5,
                ymin = -Inf,
                ymax = Inf,
                fill = x),
            alpha = 0.05) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_manual(values = c("green", "purple"))

方法二：不修改原始数据，用scale_x_discrete自定义轴标签（更灵活） #

如果你不想改动原始数据，直接在ggplot的刻度设置里指定标签会更灵活，这里有两种写法：

写法1：直接传入表达式列表

# 用原始数据，不修改因子水平
df <- data.frame(x = factor(rep(c("d13C", "d15N"), each = 10)), 
                 y = c(rnorm(5, 1, 1), 
                       rnorm(5, 2, 1),
                       rnorm(5, 5, 1),
                       rnorm(5, 3, 1)),
                 group = rep(c("a", "b"), each = 5, times = 2))

ggplot(df, aes(x = x, y = y, col = group)) +
  geom_rect(aes(xmin = as.numeric(x) - 0.5,
                xmax = as.numeric(x) + 0.5,
                ymin = -Inf,
                ymax = Inf,
                fill = x),
            alpha = 0.05) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_manual(values = c("green", "purple")) +
  # 重点：用scale_x_discrete指定标签为表达式
  scale_x_discrete(labels = c(
    "d13C" = expression(italic(delta)^13*C),
    "d15N" = expression(italic(delta)^15*N)
  ))

写法2：用字符串+parse=TRUE（更简洁）

如果你觉得写expression太繁琐，也可以用带语法的字符串，然后开启解析：

ggplot(df, aes(x = x, y = y, col = group)) +
  geom_rect(aes(xmin = as.numeric(x) - 0.5,
                xmax = as.numeric(x) + 0.5,
                ymin = -Inf,
                ymax = Inf,
                fill = x),
            alpha = 0.05) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_manual(values = c("green", "purple")) +
  scale_x_discrete(
    labels = c(
      "d13C" = "italic(delta)^13*C",
      "d15N" = "italic(delta)^15*N"
    ),
    parse = TRUE  # 开启字符串解析为表达式
  )

为什么你的geom_rect依然有效？ #

不用担心修改轴标签后，as.numeric(x) 会失效——因为因子被数值化时，是按照它的水平顺序来的，不管标签改成什么表达式，数值化的结果还是1、2，所以你的背景矩形依然能正确对应每个分类的位置。