不同 x 尺度上不同数据集的核密度叠加直方图

Question

我的数据的不同子集有两个图：

1. 数据的一个核估计图 > 0
2. 数据 == 0 的一个直方图（实际上只有一个 bin）

我想使用 ggplot2 将其组合在一个情节中。

问题是，ggplot 继续为整个 x 轴绘制我的内核线。

values <- c(25.222222, 6.000000, 2.057143, 0.000000, 2.142857, 0.000000, 73.666667, 
            4.081081, 43.133333, 18.937500, 60.822222, 23.379310, 54.954412, 8.492308, 
            67.646250, 15.885000, 38.585859, 46.810606, 31.565152, 39.813889, 
            40.620000, 25.958000, 54.821429, 9.000000, 33.040476, 50.329670, 43.525641, 
            33.508696, 34.265385, 57.003544, 36.690434, 48.074074, 70.372222, 
            77.602564, 29.997436, 71.739683, 11.320000, 2.938776, 10.101562, 35.037956)

df <- data.frame(variable = "TH_part", value=values)

library(ggplot2)

p1.kernel <- ggplot(subset(df, value!=0), aes(x=value, y=..density.., color=variable)) +
  geom_density() + 
  scale_x_continuous(limits = c(0, 200)) + theme_bw()

p1.kernel + 
  geom_histogram(data=subset(df, value==0), 
                 aes(x=value, y=..density.., fill=variable), 
                 breaks=seq(-10,200,by=10), alpha=0.4) + 
  scale_x_continuous(limits = c(-10, 200)) + 
  theme(legend.position="none")

限制范围内的内核图：

内核加直方图但超出限制：

如何在我的 xaxis 上使用不同的限制？

此外，为什么图表不再相关？ 如果我看这个：

ggplot(df, aes(x=value, y=..density.., color=variable)) +
  geom_histogram(breaks=seq(0,200,by=10), fill="white") +
  geom_density() + scale_x_continuous(limits = c(0, 200)) + theme_bw()

那么 bar/bin 应该小得多（因为只有开头的一部分是 0）。

额外：使用stat_density(adjust = 0.5) 控制内核平滑因子将在图中为我提供第二个内核。如何在上面的叠加图中使用较小的平滑因子？

编辑：

在 GGamba 的帮助下，我得到了这个图，在 y 轴上计数：

这里，0 条目的 bin 相对于密度要小得多。

Answer 1

您需要使用trim 参数。来自?geom_density：

修剪 仅当您在一个图中显示多个密度时，此参数才重要。如果默认为 FALSE，则每个密度都是在整个数据范围内计算的。如果为 TRUE，则在该组的范围内计算每个密度：这通常意味着估计的 x 值不会对齐，因此您将无法堆叠密度值。

您也可以在geom_density 中使用adjust 参数。

values <- c(25.222222, 6.000000, 2.057143, 0.000000, 2.142857, 0.000000, 73.666667, 4.081081, 43.133333, 18.937500, 60.822222, 23.379310, 54.954412, 8.492308, 67.646250, 15.885000, 38.585859, 46.810606, 31.565152, 39.813889, 40.620000, 25.958000, 54.821429, 9.000000, 33.040476, 50.329670, 43.525641, 33.508696, 34.265385, 57.003544, 36.690434, 48.074074, 70.372222, 77.602564, 29.997436, 71.739683, 11.320000, 2.938776, 10.101562, 35.037956)

df <- data.frame(variable = "TH_part", value=values)

library(ggplot2)

ggplot(subset(df, value!=0), aes(x=value, y=..density.., color=variable)) +
  geom_density(trim = TRUE, adjust = .5) + 
  geom_histogram(data=subset(df, value==0), 
                 aes(x=value, y=..density.., fill=variable), alpha=0.4, breaks=seq(-10,200,by=10)) + 
  scale_x_continuous(limits = c(-10, 200)) + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="none")

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 5 月 16 日创建。