Question

我有一个时间序列，我正在检查数据异构性，并希望向一些数据分析师解释这方面的一些重要方面。我有一个由KDE图覆盖的密度直方图（为了显示两个图）。但是原始数据是计数，我想将计数值作为直方图条上方的标签。

以下是一些代码：

$tix_hist <- ggplot(tix, aes(x=Tix_Cnt)) 
             + geom_histogram(aes(y = ..density..), colour="black", fill="orange", binwidth=50) 
             + xlab("Bin") + ylab("Density") + geom_density(aes(y = ..density..),fill=NA, colour="blue") 
             + scale_x_continuous(breaks=seq(1,1700,by=100))

    tix_hist + opts(
       title = "Ticket Density To-Date",
       plot.title = theme_text(face="bold", size=18), 
       axis.title.x = theme_text(face="bold", size=16),
       axis.title.y = theme_text(face="bold", size=14, angle=90),
       axis.text.x = theme_text(face="bold", size=14),
       axis.text.y = theme_text(face="bold", size=14)
           )

我考虑过使用KDE带宽等推断计数值。是否可以对ggplot频率直方图的数字输出进行数据框架并将其添加为“图层”。我对layer（）函数还不够精明，但任何想法都会有所帮助。非常感谢！

Answer 1

如果您希望y轴显示bin_count数字，同时在此直方图上添加密度曲线，

您可以先使用geom_histogram()并记录binwidth值！（这非常重要！），然后添加一层geom_density()来显示拟合曲线。

如果您不知道如何选择binwidth值，则可以计算：

my_binwidth = (max(Tix_Cnt)-min(Tix_Cnt))/30;

（这正是geom_histogram默认执行的操作。）

代码如下：

（假设您刚刚计算的binwith值为0.001）

tix_hist <- ggplot(tix, aes(x=Tix_Cnt)) ;

tix_hist<- tix_hist + geom_histogram(aes(y=..count..),colour="blue",fill="white",binwidth=0.001);

tix_hist<- tix_hist + geom_density(aes(y=0.001*..count..),alpha=0.2,fill="#FF6666",adjust=4);

print(tix_hist);

R：ggplot2：将计数标签添加到密度叠加的直方图中

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