如何使用ggplot设置条形图填充色，为指定类别单独设置高亮颜色

你直接在aes()中传入颜色字符串不生效的原因是：ggplot的美学映射默认会把传入的变量值作为分类标签，自动匹配系统默认配色，不会直接将字符串识别为渲染用的颜色，需要额外配置颜色映射规则，两种常见实现场景如下：

手动指定要单独设色的类别 #

如果已经明确要把类别"1"设为红色，其余设为蓝色，可以用以下两种写法：

写法1：逻辑分组映射（方便自定义图例） #

library(ggplot2)
df <- data.frame(a=c("1","1","2","3","4","5"))

ggplot(df,aes(x = a, fill = a == "1")) + 
  geom_bar() +
  # 逻辑值TRUE对应目标类别的颜色，FALSE对应其余类别的颜色
  scale_fill_manual(values = c("TRUE" = "red", "FALSE" = "blue"),
                    name = "分组") # 不需要图例可添加参数 guide = "none"

写法2：直接使用自定义颜色值 #

如果要直接复用ifelse中定义的颜色名称渲染，添加scale_fill_identity()即可：

ggplot(df,aes(x=a,fill=ifelse(a=="1","red","blue")))+
  geom_bar() +
  scale_fill_identity()

自动识别最高值类别单独设色 #

不需要手动写死类别名称，自动统计频次最高的类别做特殊配色：

library(ggplot2)
library(dplyr)

df <- data.frame(a=c("1","1","2","3","4","5"))
# 计算频次最高的类别，有并列最高时默认取第一个
top_cat <- df %>% 
  count(a) %>% 
  filter(n == max(n)) %>% 
  pull(a) %>% 
  .[1]

ggplot(df,aes(x = a, fill = a == top_cat)) +
  geom_bar() +
  scale_fill_manual(values = c("TRUE" = "red", "FALSE" = "blue"),
                    guide = "none")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zeizeiv9