ggplot绘制核密度图时如何让对应分组填充色保持一致

两张图同语义分组颜色不统一的核心原因是：ggplot的离散填充色默认按照因子本身的水平顺序映射，仅通过breaks调整图例显示顺序和标签，不会改变颜色和分组值的绑定关系，最终导致语义相同的分组匹配到了不同颜色。

以下两种方法都可以实现需求：

方法1：手动指定固定配色映射（最稳妥） #

直接给两张图的每个分组值绑定固定色值，不管因子顺序、图例顺序怎么调整，颜色都不会错位，是最推荐的方案。
可以直接沿用ggplot默认离散色板的基础色保证风格统一：

• 非重新分配组（第一张的「Will not reallocate」、第二张的「Did not reallocate」）统一用#F8766D（默认色板第一色）
• 重新分配组（第一张的「Will reallocate」、第二张的「Reallocated」）统一用#00BFC4（默认色板第二色）

把原来的scale_fill_discrete替换为scale_fill_manual即可，修改后的完整代码：

library(ggplot2)

N = 10000
totalinc_02 <- rnorm(N)
totalinc_04 <- rnorm(N)

remained_agri <- rbinom(n = N, size = 1, prob = 0.05)
reallocated_manu <- rbinom(n = N, size = 1, prob = 0.05)

inc0204_p_agri <- data.frame(totalinc_02 , totalinc_04 , remained_agri, reallocated_manu)

# 绘制2001年收入核密度图
ggplot(inc0204_p_agri, aes(log(totalinc_02), fill = factor(remained_agri))) +
  geom_density(alpha = 0.2) +
  labs(x = "(log) Annual Income in 2001",
       y = "Density") +
  scale_fill_manual(name="",
                    breaks=c("1", "0"),
                    labels=c("Will not reallocate", "Will reallocate"),
                    values = c("1" = "#F8766D", "0" = "#00BFC4")) # 手动绑定分组值和对应颜色

# 绘制2003年收入核密度图
ggplot(inc0204_p_agri, aes(log(totalinc_04), fill = factor(reallocated_manu))) +
  geom_density(alpha = 0.2) +
  labs(x = "(log) Annual Income in 2003",
       y = "Density") +
  scale_fill_manual(name="",
                    breaks=c("0", "1"),
                    labels=c("Did not reallocate", "Reallocated"),
                    values = c("0" = "#F8766D", "1" = "#00BFC4")) # 同语义分组保持色值一致

如果需要自定义配色，只要把values里的色值替换为目标颜色即可，两张图保持对应关系就行。

方法2：提前统一因子水平（代码更简洁） #

如果不想手动配置色值，可以提前把两个分组变量转为因子，让相同语义的分组对应相同的因子水平顺序，ggplot会自动给同水平的分配置相同颜色。
代码示例：

# 提前统一两个分组的因子水平和标签
inc0204_p_agri$remained_agri <- factor(
  inc0204_p_agri$remained_agri,
  levels = c(1, 0),
  labels = c("Non-reallocated", "Reallocated")
)

inc0204_p_agri$reallocated_manu <- factor(
  inc0204_p_agri$reallocated_manu,
  levels = c(0, 1),
  labels = c("Non-reallocated", "Reallocated")
)

# 直接绘图即可，同标签分组自动匹配相同颜色
ggplot(inc0204_p_agri, aes(log(totalinc_02), fill = remained_agri)) +
  geom_density(alpha = 0.2) +
  labs(x = "(log) Annual Income in 2001", y = "Density") +
  scale_fill_discrete(name = "")

ggplot(inc0204_p_agri, aes(log(totalinc_04), fill = reallocated_manu)) +
  geom_density(alpha = 0.2) +
  labs(x = "(log) Annual Income in 2003", y = "Density") +
  scale_fill_discrete(name = "")

两种方法输出效果完全一致：手动指定配色的方式灵活性更高，适合需要严格统一视觉规范的场景；提前处理因子的方式代码更简洁，适合快速探索数据、批量出图的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anrisakaki96