使用 ggplot2 的直方图上的密度

Question

我有“长”格式数据框，其中包含两列：第一列 - 值，第二列 - 性别 [男 - 1/女 - 2]。 我写了一些代码来制作整个数据集的直方图（下面的代码）。

ggplot(kz6, aes(x = values)) + 
  geom_histogram()

但是，我还想在直方图上添加一个密度以强调性别之间的差异，即我想组合 3 个图：整个数据集的直方图，以及每个性别的 2 个密度图。 我尝试使用一些示例（ 一、 二、 三、 四），但它仍然不起作用。 密度代码仅有效，而 hist + 密度的组合无效。

density <- ggplot(kz6, aes(x = x, fill = factor(sex))) + 
  geom_density()

both <- ggplot(kz6, aes(x = values)) + 
  geom_histogram() +
  geom_density()

both_2 <- ggplot(kz6, aes(x = values)) + 
  geom_histogram() +
  geom_density(aes(x = kz6[kz6$sex == 1,]))

PS 一些例子包含y=..density..是什么意思？ 这个怎么解释？

Answer 1

要绘制直方图并叠加由分类变量定义的两个密度，请在对geom_density的调用中使用适当的美学，例如group或colour 。

ggplot(kz6, aes(x = values)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 20) +
  geom_density(aes(group = sex, colour = sex), adjust = 2)

数据创建代码。

我将从内置数据集iris创建一个测试数据集。

kz6 <- iris[iris$Species != "virginica", 4:5]
kz6$sex <- "M"
kz6$sex[kz6$Species == "versicolor"] <- "F"
kz6$Species <- NULL
names(kz6)[1] <- "values"
head(kz6)