Переменный порядок на графике

Без scale_color_manual у вас будут разные цвета, автоматически назначенные каждой из включенных переменных.

Я думаю, что вам следует изменить значения переменной, которую вы хотите поставить «новые метки».

Эта работа для вас?:

test$var <- as.factor(test$var) # It's a categorical variable.
levels(test$var) <- c("AAAA","BBBB") # We change x1 and x2 by AAAA and BBBB

ggplot(data=test, aes(x=time, y=x, colour=var)) + 
  geom_line()

Отныне все ваши графики, использующие var, будут иметь x1 как AAAA и x2 как BBBB.

С другой стороны, если вы хотите принудительно выполнить эти изменения, не просматривая код вручную (потому что вы не хотите, чтобы вам не повезло из-за порядка значений в столбце), я предлагаю вам иметь таблицу где каждая строка имеет исходное значение и значение, которое было бы у вас в качестве словаря. (В моем примере я создаю его в коде transf_vals, но это может быть и внешняя таблица)

Затем используйте это, а не то, что было выставлено ранее:

transf_vals = data.frame("original" = c("x1", "x2"), "new" = c("AAAA","BBBB")) #This could be a .csv or excel file 

test$var <- sapply(test$var, FUN = function(x){
  transf_vals$new[which(transf_vals$original == x)]
})

ggplot(data=test, aes(x=time, y=x, colour=var)) + 
  geom_line()

С sapply я делаю следующее:

1. Для каждого значения (строки) столбца test$var
2. Проверьте, где находится в моей справочной таблице transf_vals
3. Поскольку в этой таблице есть исходное и новое значение, просто измените исходное значение на новое, которое находится в другом столбце transf_vals.

Просто чтобы предложить вам альтернативу ответа Дэйва. Вы также можете использовать именованные векторы как для меток, так и для цветов, используя имена переменных в качестве имен объектов в векторах.

Преимущество этого подхода заключается в том, что вам не нужно изменять базу данных (что всегда рискованно, противоречиво и подвержено ошибкам), но вы получаете полный контроль над представлением ggplot простым и легко читаемым способом.

При таком подходе ваш код будет выглядеть следующим образом (обратите внимание, что я просто немного подправил ваш код):

library(ggplot2)
library(scales)
library(data.table)

set.seed(1)
test <- data.table(x = rnorm(29*2),var=c(rep("x1",29),rep("x2",29)),
                   time=rep(seq(as.Date("1983/12/31"),as.Date("2011/12/31"), "year"),2))

#Declaring named vector of labels 'plabels'
plabels <- c('x1' = "AAAA",
             'x2' = "BBBB")

#Declaring named vector of colors 'pcolors'
pcolors <- c('x1' = "green",
             'x2' = "blue")

#Plotting
ggplot(data=test, aes(x=time, y=x, colour=var)) + 
  geom_line() +
  scale_color_manual(labels = plabels, values=pcolors)

В результате чего: