在不同的x级别上为不同数据集的内核密度叠加直方图

Question

我的数据的不同子集有两个图：

1. 数据的一个核估计图＆gt; 0
2. 数据的一个直方图（实际上只有一个bin）== 0

我想用ggplot2在一个图中组合。

问题是，ggplot继续为整个x轴绘制内核线。

values <- c(25.222222, 6.000000, 2.057143, 0.000000, 2.142857, 0.000000, 73.666667, 
            4.081081, 43.133333, 18.937500, 60.822222, 23.379310, 54.954412, 8.492308, 
            67.646250, 15.885000, 38.585859, 46.810606, 31.565152, 39.813889, 
            40.620000, 25.958000, 54.821429, 9.000000, 33.040476, 50.329670, 43.525641, 
            33.508696, 34.265385, 57.003544, 36.690434, 48.074074, 70.372222, 
            77.602564, 29.997436, 71.739683, 11.320000, 2.938776, 10.101562, 35.037956)

df <- data.frame(variable = "TH_part", value=values)

library(ggplot2)

p1.kernel <- ggplot(subset(df, value!=0), aes(x=value, y=..density.., color=variable)) +
  geom_density() + 
  scale_x_continuous(limits = c(0, 200)) + theme_bw()

p1.kernel + 
  geom_histogram(data=subset(df, value==0), 
                 aes(x=value, y=..density.., fill=variable), 
                 breaks=seq(-10,200,by=10), alpha=0.4) + 
  scale_x_continuous(limits = c(-10, 200)) + 
  theme(legend.position="none")

内核图在限制范围内：



内核加直方图但超出限制：



如何在xaxis上使用不同的限制？

此外，为什么这些图表不再相关？ 如果我看一下：

ggplot(df, aes(x=value, y=..density.., color=variable)) +
  geom_histogram(breaks=seq(0,200,by=10), fill="white") +
  geom_density() + scale_x_continuous(limits = c(0, 200)) + theme_bw()

然后bar / bin应该小得多（因为开头只有一部分是0）。

额外：使用stat_density(adjust = 0.5)来控制内核平滑因子将在图中给出第二个内核。如何在上面的叠加图中使用较小的平滑因子？

修改

在GGamba的帮助下，我得到了这个情节，y轴计数：



这里，0条目的bin相对于密度要小得多。

Answer 1

您需要使用trim参数。来自?geom_density：

  

<强>修剪   只有在一个图中显示多个密度时，此参数才有意义。如果为默认值，则在整个数据范围内计算每个密度。如果为TRUE，则在该组的范围内计算每个密度：这通常意味着估计的x值不会排列，因此您将无法堆叠密度值。

您也可以在adjust中使用geom_density参数。

values <- c(25.222222, 6.000000, 2.057143, 0.000000, 2.142857, 0.000000, 73.666667, 4.081081, 43.133333, 18.937500, 60.822222, 23.379310, 54.954412, 8.492308, 67.646250, 15.885000, 38.585859, 46.810606, 31.565152, 39.813889, 40.620000, 25.958000, 54.821429, 9.000000, 33.040476, 50.329670, 43.525641, 33.508696, 34.265385, 57.003544, 36.690434, 48.074074, 70.372222, 77.602564, 29.997436, 71.739683, 11.320000, 2.938776, 10.101562, 35.037956)

df <- data.frame(variable = "TH_part", value=values)

library(ggplot2)

ggplot(subset(df, value!=0), aes(x=value, y=..density.., color=variable)) +
  geom_density(trim = TRUE, adjust = .5) + 
  geom_histogram(data=subset(df, value==0), 
                 aes(x=value, y=..density.., fill=variable), alpha=0.4, breaks=seq(-10,200,by=10)) + 
  scale_x_continuous(limits = c(-10, 200)) + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="none")

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