（ggplot）在stat_density中，aes有时不映射默认数据集中的变量

Question

试图了解ggplot映射的工作原理......

考虑具有两列的数据表dt：

group:  data grouping variable [a, b, … e]
values: the data [here, N(x,1) where x depends on group]

以下内容生成样本数据集。

library(data.table)
set.seed(333)
dt  <- data.table(group=rep(letters[1:5],each=20))
dt[,values:=rnorm(100,mean=as.numeric(factor(group)))]

以下为每个缩放为（0,1）的组生成密度图。

ggp <- ggplot(dt)      # establish dt as the default dataset
ggp + stat_density(aes(x=values, color=group, y=..scaled..), 
                   geom="line", position="identity")

以下生成的密度图的比例从（0,1）变为（-25，+ 25）。

ggp + stat_density(aes(x=values, color=group, y=-25+50*..scaled..), 
                   geom="line", position="identity")

但是以下生成和错误：

ggp + stat_density(aes(x=values, color=group, y=min(values)+diff(range(values))*..scaled..), 
                   geom="line", position="identity")
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'values' not found

我的问题是：为什么aes正确地将“值”映射到x =值中的dt，而不是y = ...？

注意：我尝试这样做的原因是将密度图放在散点图矩阵的对角面上。是的，我知道在ggplot中有大约5种不同的生成散点图矩阵的方法。

提前感谢任何可以提供帮助的人。

Answer 1

似乎stat_density()只能使用x和y的值进行计算。因此，如果您需要values变量范围内的比例数据，那么您可以编写x而不是values，因为values已经映射到x。

ggplot(dt)+stat_density(aes(x=values, color=group, y=min(x)+diff(range(x))*..scaled..), 
                        geom="line", position="identity")