用facet绘制ggplot2中分布的分位数

Question

我目前正在绘制ggplot中许多回归模型的许多不同的第一个差异分布。为了便于解释差异，我想标记每个分布的2.5％和97.5％百分位数。由于我将做很多图，并且由于数据按二维（模型和类型）分组，我想在ggplot环境中定义和绘制各自的百分位数。使用facets绘制分布使我能够准确到达我想要的位置，除了百分位数。我当然可以手动执行此操作，但理想情况下我希望找到一个解决方案，我仍然可以使用facet_grid，因为这样可以避免我尝试将不同的图组合在一起时遇到很多麻烦。

以下是使用模拟数据的示例：

df.example <- data.frame(model = rep(c("a", "b"), length.out = 500), 
                      type = rep(c("t1", "t2", "t2", "t1"), 
                      length.outh = 250), value = rnorm(1000))

 ggplot(df.example, aes(x = value)) +
 facet_grid(type ~ model) +
 geom_density(aes(fill = model, colour = model))

我试图以两种方式添加分位数。第一个产生错误消息：

 ggplot(df.example, aes(x = value)) +
 facet_grid(. ~ model) +
 geom_density(aes(fill = model, colour = model)) +
 geom_vline(aes(x = value), xintercept = quantile(value, probs = c(.025, .975)))

Error in quantile(value, probs = c(0.025, 0.975)) : object 'value' not found

虽然第二个得到了完整变量的分位数而不是子密度。也就是说，绘制的分位数对于所有四种密度都是相同的。

 ggplot(df.example, aes(x = value)) +
 facet_grid(type ~ model) +
 geom_density(aes(fill = model, colour = model)) +
 geom_vline(xintercept = quantile(df.example$value, probs = c(.025, .975)))

我因此想知道是否有办法在ggplot2环境中绘制每个子组的特定分位数？

非常感谢任何意见。

Answer 1

使用plyr（或dplyr，data.table）预先计算这些值......

set.seed(1)
# ...

df.q <- ddply(df.example, .(model, type),
              summarize, q=quantile(value, c(.025, .975)))    
p + geom_vline(aes(xintercept=q), data=df.q)

Answer 2

您可以预先计算分位数。

使用您的示例数据：

library (dplyr)
d2 <- df.example %>%
  group_by(model, type) %>%
  summarize(lower = quantile(value, probs = .025),
            upper = quantile(value, probs = .975))

然后这样画：

ggplot(df.example, aes(x = value)) +
  facet_grid(type ~ model) +
  geom_density(aes(fill = model, colour = model)) +
  geom_vline(data = d2, aes(xintercept = lower)) +
  geom_vline(data = d2, aes(xintercept = upper))

Answer 3

好问题。同一问题的更一般版本是：在使用构面时，如何在子集化数据集上调用函数？这似乎是一个非常有用的功能，所以我搜索周围但没有找到任何关于它。

已经给出的答案非常好。另一种选择是使用multiplot()作为手动进行分面的方法。