如何在点与密度线结合的ggplot图上用ggMarginal绘制边际图？

ggMarginal的内置数据提取逻辑存在固定限制：生成边际图时，它只会从第一个匹配到分组色彩映射、且挂载了独立数据子集的图层提取绘图样本，不会自动跨图层合并你拆成多块的子集数据。
你当前代码里的绘图链路，第一个带独立数据的图层是stat_density2d挂载的非第三类物种子集，自然会把后续geom_point挂载的第三类样本子集完全漏在边际图的统计范围外，最终生成的边际图只会覆盖前两类样本，和你预期的全分组效果不符。

核心思路是给主图加一个零视觉影响的透明锚点图层，把全量、分组完整的数据集绑定到带分组映射的位置，让ggMarginal能从这个图层上抓到完整的分组数据，同时完全不改动你原本主图“部分组画密度多边形、部分组画散点”的视觉设计。
注：原代码中Species != "3"的写法属于笔误，iris数据集的物种分组没有取值为"3"的类别，会导致对应图层为空，下面的代码保持你原本“两类样本画密度多边形、一类样本画散点”的拆分逻辑，替换为可正常运行的子集判断条件。
具体调整步骤和可运行代码如下：

• 保留你原本的PCA计算、主图分层绘图逻辑完全不变
• 在图层链路末尾增加一个全透明、零尺寸的散点占位层，绑定和全局映射一致的全量分组数据，这个层不会在主图上留下任何可见痕迹
• 直接沿用原有ggMarginal的调用参数即可，不需要额外调整布局尺寸

# 原有PCA计算流程保持不变
data = iris
PC_Data = prcomp(data[,1:4])
data2Plot = as.data.frame(cbind(PC_Data$x, Species = data$Species))
data2Plot$Species = as.factor(data2Plot$Species)

p <- ggplot(data2Plot, aes(x = PC1, y = PC2, color = Species, fill = Species)) +
  # 原有逻辑：非virginica样本绘制密度多边形
  stat_density2d(
    data = subset(data2Plot, Species != "virginica"),
    geom = "polygon", size = 0.2, alpha = 0.1
  ) +
  # 原有逻辑：virginica样本绘制散点
  geom_point(data = subset(data2Plot, Species == "virginica"), size = 1) +
  # 新增：全透明占位锚点层，挂载全量分组数据
  geom_point(alpha = 0, size = 0) +
  theme(legend.position = "none")

# 原有ggMarginal调用逻辑不变
ggMarginal(p, type = "density", groupColour = T, groupFill = T)

• 完全依赖ggMarginal自带的自动布局对齐能力，不需要像cowplot手动拼版图那样逐图调整边距、尺寸，批量生成不同大小的图表时所有元素自动对齐，几乎没有额外工作量
• 透明占位层没有任何视觉权重：alpha=0全透明、size=0零尺寸，根本不会在主图上留下可见印记，完全不破坏你原本设计的主图视觉效果
• 不需要手动预先计算每个分组的边际分布数据，所有统计逻辑都由ggplot和ggMarginal自动完成

实操注意点 #

• 这个占位层不要单独修改color/fill的映射关系，保持和全局ggplot的分组映射一致，避免ggMarginal提取到错配的分组色彩
• 即使你后续的主图是按自定义规则拆分多图层（比如按数值阈值、样本类型拆分不同的可视化形式），只要全量数据里的分组标签和映射完全匹配，这个方法就能正常生效，不需要额外拆分边际图的计算逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lea