叠加geom_bar图表问题：X轴显示不全、填充色及颜色混淆

核心前提：整理为整洁数据（Tidy Data） #

ggplot2的设计逻辑更适配单数据框+分类列的整洁格式，先把三个年度的数据合并并添加Year标记列，这是解决所有问题的基础：

# 合并三个年度数据，新增Year列标记年份
PerfDistCombined <- rbind(
  cbind(PerfDist2019, Year = "2019"),
  cbind(PerfDist2020, Year = "2020"),
  cbind(PerfDist2021, Year = "2021")
)

# 强制指定Districts的因子水平，包含所有需要显示的区域（1-25、31）
PerfDistCombined$Districts <- factor(PerfDistCombined$Districts, levels = c(1:25, 31))

问题1：X轴无法显示全部区域 #

原因：部分区域可能在单个年度数据中缺失，ggplot默认只会显示有数据的因子水平。
解决方法：

1. 上述代码已通过factor(..., levels = c(1:25, 31))强制定义所有需要的区域为因子水平；
2. 绘图时添加scale_x_discrete(drop = FALSE)，强制显示所有因子水平（即使某年份该区域无数据，会显示高度为0的柱子）。

问题2：无法设置填充色fill #

原因：原代码中fill = "2019"写在aes()内部，ggplot会将其当作映射变量而非直接的颜色值，导致自定义填充色不生效。
解决方法：
合并数据后，将Year作为fill的映射变量，配合scale_fill_manual()手动指定各年份的填充色，既能生效又能生成正确的图例：

scale_fill_manual(values = c("2019" = "red", "2020" = "green", "2021" = "blue"))

问题3：叠加颜色混淆难以区分 #

原因：默认的叠加（position = "identity"）会让柱子重叠，透明度调整后仍易混淆。推荐改用并列柱状图，更直观展示年度差异：
在geom_bar()中设置position = position_dodge(width = 0.8)，让同区域的三年柱子并排显示。

完整代码示例（推荐并列柱状图版本） #

library(ggplot2)
library(scales) # 用于百分比格式

# 合并并整理数据
PerfDistCombined <- rbind(
  cbind(PerfDist2019, Year = "2019"),
  cbind(PerfDist2020, Year = "2020"),
  cbind(PerfDist2021, Year = "2021")
)
PerfDistCombined$Districts <- factor(PerfDistCombined$Districts, levels = c(1:25, 31))

# 绘图
ggplot(PerfDistCombined, aes(x = Districts, y = Perf, fill = Year)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8), alpha = 0.8, color = "black") +
  scale_fill_manual(values = c("2019" = "red", "2020" = "green", "2021" = "blue")) +
  scale_x_discrete(drop = FALSE) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format()) + # Y轴设为百分比
  labs(x = "区域", y = "性能百分比", fill = "年份") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # 旋转X轴标签避免重叠

可选：叠加柱状图优化版本 #

如果坚持用叠加方式，调整颜色对比度和透明度，减少混淆：

ggplot(PerfDistCombined, aes(x = Districts, y = Perf, fill = Year)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "identity", alpha = 0.6, color = "black") +
  scale_fill_manual(values = c("2019" = "#e74c3c", "2020" = "#2ecc71", "2021" = "#3498db")) +
  scale_x_discrete(drop = FALSE) +
  scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
  labs(x = "区域", y = "性能百分比", fill = "年份") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Léo