使用 ggplot2 绘制多条正态曲线，无需硬编码均值和标准差

Question

我有一个均值和标准差向量，我想使用ggplot2 在同一个图中绘制与这些均值和标准差对应的密度。我使用mapply 和gather 来解决这个问题，但是对于我认为应该是微不足道的事情，它的代码行相当多：

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

# generate data
my_data <- data.frame(mean =  c(0.032, 0.04, 0.038, 0.113, 0.105, 0.111),
                      stdev = c(0.009, 0.01, 0.01, 0.005, 0.014, 0.006), 
                      test = factor(c("Case_01", "Case_02", "Case_03", "Case_04",
                                      "Case_05", "Case_06")))

# points at which to evaluate the Gaussian densities
x <- seq(-0.05, 0.2, by = 0.001)

# build list of Gaussian density vectors based on means and standard deviations
pdfs <- mapply(dnorm, mean = my_data$mean, sd = my_data$stdev, MoreArgs = list(x = x),
               SIMPLIFY = FALSE)

# add group names
names(pdfs) <- my_data$test

# convert list to dataframe
pdfs <- do.call(cbind.data.frame, pdfs)
pdfs$x <- x

# convert dataframe to tall format
tall_df <- gather(pdfs, test, density, -x)

# build plot
p <- ggplot(tall_df, aes(color = test, x = x, y = density)) +
  geom_line() +
  geom_segment(data = my_data, aes(color = test, x = mean, y = 0, 
                                   xend = mean, yend = 100), linetype = "dashed") +
  coord_cartesian(ylim = c(-1, 100))
print(p)

这很像：

Plot multiple normal curves in same plot

事实上，the accepted answer 使用了mapply，这证实了我走在正确的轨道上。但是，我不喜欢这个答案是它硬编码了mapply 调用中的意思和标准偏差。这在我的用例中不起作用，因为我从磁盘读取了真实数据（当然，在 MRE 中，为了简单起见，我跳过了数据读取部分）。是否可以在不牺牲可读性的情况下简化我的代码，并且无需在 mapply 调用中对均值和标准差向量进行硬编码？

EDIT也许可以通过使用包mvtnorm 来避免调用mapply，但我认为这并不能提供任何真正的简化。我的大部分代码都是在调用 mapply 之后出现的。

Answer 1

您可以使用purrr::pmap_df 节省一些编码，它会在为每个mean-stdev 对构造数据框后自动执行行绑定：

_{假设my_data 的输入列按顺序排列，或者mean, stdev, test 和test 属于字符类。}

library(purrr)
tall_df2 <- pmap_df(my_data, ~ data_frame(x = x, test = ..3, density = dnorm(x, ..1, ..2)))

---

有数据：

my_data <- data.frame(mean =  c(0.032, 0.04, 0.038, 0.113, 0.105, 0.111),
                      stdev = c(0.009, 0.01, 0.01, 0.005, 0.014, 0.006), 
                      test = c("Case_01", "Case_02", "Case_03", "Case_04", "Case_05", "Case_06"), 
                      stringsAsFactors = F)

剧情：

p <- ggplot(tall_df2, aes(color = factor(test), x = x, y = density)) + 
      geom_line() +
      geom_segment(data = my_data, aes(color = test, x = mean, y = 0, 
                                       xend = mean, yend = 100), linetype = "dashed") +
      coord_cartesian(ylim = c(-1, 100))

print(p)

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