多組直方圖和密度圖

Question

我有一個包含 4 個變量的數據集：CR、EN、LC 和 VU：

查看我的日期集的前幾個值

CR = c(2,   9,  10, 14, 24, 27, 29, 30, 34, 43, 50, 74, 86, 105,    140,    155,    200, …)

EN = c(24,  52, 86, 110,    144,    154,    206,    242,    300,    302,    366,    403,    422,    427,    427,    434,    448, …)

LC = c(447, 476,    543,    580,    647,    685,    745,    763,    819,    821,    863,    904,    908,    926,    934,    951,    968, …)

VU = c(75,  96, 97, 217,    297,    498,    511,    551,    560,    564,    570,    575,    609,    673,    681,    700,    755,...)

我想在 plot 到 R 中創建一組這些變量的直方圖，顯示正態分布和密度，plot 類似於下面的...

請你幫助我好嗎？

Answer 1

這是分布，明確使用geom_density 。

但首先，要解決“分組”問題，我們需要對數據進行透視/重塑，以便 ggplot2 可以自動處理分組。 這將產生一個包含每個“CR”、“EN”、“LC”或“VU”的字符（或factor ）的列，以及另一個具有特定值的列。 旋轉時，通常會保留一個或多個列（一個 id、一個 x 值、一個時間/日期或類似的東西），但我們沒有任何數據可以建議保留一些東西。

longdat <- tidyr::pivot_longer(dat, everything())
longdat
# # A tibble: 68 × 2
#    name  value
#    <chr> <dbl>
#  1 CR        2
#  2 EN       24
#  3 LC      447
#  4 VU       75
#  5 CR        9
#  6 EN       52
#  7 LC      476
#  8 VU       96
#  9 CR       10
# 10 EN       86
# # … with 58 more rows
# # ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

ggplot(longdat, aes(x = value, group = name, fill = name)) +
  geom_density(alpha = 0.2)

tidyr::pivot_longer有效，也可以使用reshape2或data.table中的melt ：

longdat <- reshape2::melt(dat, c())
## names are 'variable' and 'value' instead of 'name' and 'value'

---

數據

dat <- structure(list(CR = c(2, 9, 10, 14, 24, 27, 29, 30, 34, 43, 50, 74, 86, 105, 140, 155, 200), EN = c(24, 52, 86, 110, 144, 154, 206, 242, 300, 302, 366, 403, 422, 427, 427, 434, 448), LC = c(447, 476, 543, 580, 647, 685, 745, 763, 819, 821, 863, 904, 908, 926, 934, 951, 968), VU = c(75, 96, 97, 217, 297, 498, 511, 551, 560, 564, 570, 575, 609, 673, 681, 700, 755)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -17L))