删除某些级别的图例条目

Question

是否可以删除与某些因子水平相对应的图例元素？

在我的示例中，我希望删除灰度因子级别（1-5）的图例条目，而仅保留级别“最佳”，“建议”和“最差”。

我已经尝试了许多技巧，但是其中大多数都消除了条形的灰色（每组25个），或者只留下了我将红色，黄色和绿色涂成红色的条。

# ggplot2

barplot <- ggplot(training_results.barplot, mapping=aes(x=name, fill=factor(a))) # filling based on a column ##mapping=aes(x=name, fill=factor(a))

barplot <- barplot + geom_histogram(stat = "identity", aes(name,wer)) ##colour="black"

barplot <- barplot + scale_fill_manual(values=c("#555555", "#777777", "#555555", "#777777", "#555555", color.best, color.suggested, color.worst), labels=c(NA,NA,NA,NA,NA,"Best","Suggested","Worst")) # 6th = best; 7th = suggested; 8th = worst

barplot <- barplot + everyNthLabel(training_results$name,5) # only show every 5th label on x-axis

barplot <- barplot + theme_minimal()

barplot <- barplot + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0.5),legend.position=c(.5, .9)) # rotate labels on x-axis ##, legend.position="none"

barplot <- barplot + coord_cartesian(ylim = c(35, 45))

# Legend

barplot <- barplot + guides(fill = guide_legend(title="Models", title.position="top", direction="horizontal"))

# Axis labels

barplot <- barplot + xlab("Number of EM-Training Iterations") + opts(axis.title.x = theme_text(vjust=-0.3))

barplot <- barplot + ylab("Word Error Rate (WER)") + opts(axis.title.y = theme_text(vjust=0.2))

到目前为止的结果； NA值应从图例中省略。

我正在使用的数据如下所示，a它是填充颜色应依赖的因素；a= 6、7和8标记突出显示的情况（分别为绿色，黄色和红色）。

    a b c  name  corr   acc    H   D    S   I    N   wer

1   1 1 1 1+1+1 66.63 59.15 4167 238 1849 468 6254 40.85

2   1 1 2 1+1+2 66.66 59.29 4169 235 1850 461 6254 40.71

3   1 1 3 1+1+3 66.81 59.42 4178 226 1850 462 6254 40.58

4   8 1 4 1+1+4 66.57 59.08 4163 223 1868 468 6254 40.92

5   1 1 5 1+1+5 66.89 59.34 4183 226 1845 472 6254 40.66

6   1 2 1 1+2+1 66.63 59.10 4167 240 1847 471 6254 40.90

7   1 2 2 1+2+2 66.82 59.45 4179 228 1847 461 6254 40.55

8   1 2 3 1+2+3 66.74 59.31 4174 225 1855 465 6254 40.69

9   1 2 4 1+2+4 67.00 59.50 4190 226 1838 469 6254 40.50

10  1 2 5 1+2+5 66.90 59.19 4184 230 1840 482 6254 40.81

etc.