如何平滑ggplot中密度图的曲线？答案

【问题标题】：How to smooth the curve of a density plot in ggplot?如何平滑ggplot中密度图的曲线？
【发布时间】：2021-08-13 16:45:08
【问题描述】：

我正在尝试覆盖以整数刻度 (1-7) 表示的结果变量的密度图。现在我正在使用：

ggplot(dface, aes(Current.Mood, fill = NewCode))+ geom_density(alpha = 0.1)

这让我明白了：

出于某种我不明白的原因，ggplot 将山谷置于整数值之间（如下图所示）有谁知道我怎样才能让情节平滑这些？

有谁知道我可以如何解决这些问题？他们让情节很难解释，也没有真正反映我的数据中发生的事情。

【问题讨论】：

如果您包含一个简单的reproducible example，其中包含可用于测试和验证可能解决方案的示例输入和所需输出，则更容易为您提供帮助。看来您的数据是离散的。密度图适用于连续数据。您可以尝试使用 adjust= 参数更改默认带宽选项。条形图可能更合适。
AnonymousCoward，如果其中一个答案解决了您的问题，请accept it；这样做不仅为回答者提供了一些积分，而且还为有类似问题的读者提供了一些关闭。尽管您只能接受一个答案，但您可以选择对您认为有帮助的人进行投票。（如果仍有问题，您可能需要编辑您的问题并提供更多详细信息。）谢谢！

标签： r ggplot2 density-plot

【解决方案1】：

geom_density(bw=..) 在这里很有用。

      bw: The smoothing bandwidth to be used. If numeric, the standard
          deviation of the smoothing kernel. If character, a rule to
          choose the bandwidth, as listed in 'stats::bw.nrd()'.

ggplot(mtcars, aes(cyl)) + geom_density(bw = 0.1) + labs(title = "bw = 0.1")
ggplot(mtcars, aes(cyl)) + geom_density() + labs(title = "bw default")
ggplot(mtcars, aes(cyl)) + geom_density(bw = 2) + labs(title = "bw = 2")

或者，正如 MrFlick 建议的那样，您可以使用adjust=：

  adjust: A multiplicate bandwidth adjustment. This makes it possible
          to adjust the bandwidth while still using the a bandwidth
          estimator. For example, 'adjust = 1/2' means use half of the
          default bandwidth.

ggplot(mtcars, aes(cyl)) + geom_density(adjust = 0.5) + labs(title = "adjust = 0.5")
ggplot(mtcars, aes(cyl)) + geom_density(adjust = 0.9) + labs(title = "adjust = 0.9")

【讨论】：

【解决方案2】：

您选择的数据可视化并不理想。您想比较不同问题/组的 1-7 级结果变量。您可能希望将结果变量的频率映射到 geom_line 或 geom_area 或两者。

使用来自Kaggle 的调查数据。

library(tidyverse)

my_data <- read_csv("~/Downloads/archive/test.csv")

plot_data <- my_data %>%
  select(id, `Inflight wifi service`:`Food and drink`) %>%
  pivot_longer(`Inflight wifi service`:`Food and drink`, names_to = "question", values_to = "response") %>%
  count(question, response) %>%
  group_by(question) %>%
  mutate(freq = n / sum(n))

ggplot(plot_data) +
  geom_area(aes(x = response, fill = question, y = freq), alpha = 0.5)

【讨论】：