R语言ggplot2合并两个着色数据集时如何保留原有配色？

ggplot2 规则里，同一美学维度（如color/fill/size）全局只能生效一个标度设置，重复添加scale_color_*系列函数时，后写的会直接覆盖前序设置，因此无法通过叠加两个scale_color_brewer()的方式给不同图层分配不同色系。
另外你原代码中在aes()外部直接传入color = 数据集$列名的写法存在数据错位风险，所有映射关系都应写在aes()内部。

两种方案都能保留你要的「两个数据集分别用Blues、Reds色系，同数据集内一周7天按同色系深浅区分」的效果：

方案1：手动预生成配色（无额外依赖） #

不需要安装第三方包，提前用ColorBrewer生成两个色系的对应颜色，合并为统一色板后用scale_color_manual()统一映射即可，注意要给两个数据集的Day分组加前缀避免重名冲突：

library(RColorBrewer)
library(ggplot2)

# 1. 预处理数据，给分组加数据集标识，避免两个数据集的Day重名
day_levels <- c("Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun") # 替换成你自己的Day因子水平顺序
WISub1$Day <- factor(WISub1$Day, levels = day_levels)
PBSub2$Day <- factor(PBSub2$Day, levels = day_levels)
WISub1$group_id <- paste0("WI_", WISub1$Day)
PBSub2$group_id <- paste0("PB_", PBSub2$Day)

# 2. 生成两个色系的配色，和分组名绑定
wi_cols <- brewer.pal(length(day_levels), "Blues")
names(wi_cols) <- paste0("WI_", day_levels)
pb_cols <- brewer.pal(length(day_levels), "Reds")
names(pb_cols) <- paste0("PB_", day_levels)
all_cols <- c(wi_cols, pb_cols)

# 3. 绘图
ggplot() +
  geom_line(data = WISub1, aes(x = STH, y = pH, group = group_id, color = group_id), size = 1) +
  geom_line(data = PBSub2, aes(x = STH, y = pH, group = group_id, color = group_id), size = 1) +
  scale_color_manual(values = all_cols, name = "Group") +
  theme_dark() +
  ggtitle("TITLE") +
  xlab("Standing time (hours)") +
  scale_x_continuous(breaks = c(0,4,8,12,16,20,24)) +
  scale_y_continuous(limits = c(6,8))

方案2：用ggnewscale包实现多套色阶（代码更简洁） #

ggnewscale包可以重置当前美学维度的标度，让后续图层使用全新的色阶设置，不需要手动改分组名、预生成配色：

library(ggplot2)
library(ggnewscale)

ggplot() +
  # 绘制第一个数据集，绑定Blues色阶
  geom_line(data = WISub1, aes(x = STH, y = pH, group = Day, color = Day), size = 1) +
  scale_color_brewer(palette = "Blues", name = "WISub1 - Day") +
  # 重置color标度，后续图层不受前序色阶影响
  new_scale_color() +
  # 绘制第二个数据集，绑定Reds色阶
  geom_line(data = PBSub2, aes(x = STH, y = pH, group = Day, color = Day), size = 1) +
  scale_color_brewer(palette = "Reds", name = "PBSub2 - Day") +
  theme_dark() +
  ggtitle("TITLE") +
  xlab("Standing time (hours)") +
  scale_x_continuous(breaks = c(0,4,8,12,16,20,24)) +
  scale_y_continuous(limits = c(6,8))

如果需要调整图例顺序、合并图例，可以在方案1的基础上自定义scale_color_manual的breaks参数实现，不需要额外改核心绘图逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul Wild