您可以将数据重新整形为长格式（在加入两个数据集之后）并使用geom_col一次，或者像您的问题一样使用两个几何。但是，后者需要一些变化才能具有aesingeom_col和 not in ggplot。

下面，我有一个mpg数据集示例，说明了两个选项（加入除外）。我还在您的数据集中包含了一个示例，但由于您没有可重现的示例，因此我无法确定结果。

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

## Calling geom_col twice
mpg %>% 
  group_by(manufacturer) %>% 
  summarise_if(is.numeric, mean) %>% 
  select(manufacturer, cty, hwy) %>% 
 ggplot() +
  geom_col(aes(x=manufacturer, y=hwy, fill="hwy")) +
  geom_col(aes(x=manufacturer, y=-cty, fill="cty")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.4))

## Converting data to long format
mpg %>% 
  group_by(manufacturer) %>% 
  summarise_if(is.numeric, mean) %>% 
  mutate(cty = -cty) %>% 
  select(manufacturer, cty, hwy) %>% 
  pivot_longer(., -manufacturer) %>% 
 ggplot() +
  geom_col(aes(x=manufacturer, y=value, fill=name)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.4))

对于您的数据集，首先我们将它们加入date列，然后我们可以geom_col在每个所需的列上使用它们。请注意，我有aesingeom_col而不是ggplot. 您需要确保您的date专栏不是类别factor（但加入可能会解决该问题）。如果您共享dput(head(dataset))两个数据集的每一个的输出，我可以进一步调查您的问题。

recent_school_shootings %>% 
  full_join(., school_purchases_month, by = "date", suffix = c("s", "p")) %>%
 ggplot() +
  geom_col(aes(x=date, y=total, fill="Purchase")) +
  geom_col(aes(x=date, y=-killed, fill="Shooting"))

^{由reprex 包于 2020-05-20 创建(v0.3.0)}