geom_vline不显示并且使用ggplot2在密度图上显示标准偏差

Question

更新：

由于@MrFlick，我的原始问题的第一部分已得到回答。

我仍然对如何使用ggplot2来说明直方图密度图上的标准偏差感到困惑。 （与此类似：Illustrate mean and standard deviation in ggplot2 density plot）

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第一部分：

我对R相当陌生，目前我已经习惯于ggplot2。我已经根据数据生成了密度图，并使用geom_vline添加了均值，中位数，第一四分位数和第三四分位数的线。我能够显示平均值，中位数和第一四分位数的垂直线；但是，无论如何我都无法显示与第三四分位数相对应的行。

以下是分位数数据：

0% - 110.3001     
25% - 145.2358  
50% - 158.4238      
75% - 173.9326  
100% - 218.1902

因此，第三个四分位数的行应放置在X轴的175左右。

第二部分：

第二，我希望在ggplot2的直方图密度图中添加标准偏差图。我已经看过解决方案here，但是对于代码的工作方式我一无所知。

任何帮助将不胜感激！

代码：

library("ggplot2")
#library("cowplot")
library("sjlabelled")

plant_data <- read.csv(file="g54dma-plant-dataset.csv", header=TRUE, sep=",")

centX_trend <- ggplot(data=plant_data, aes(x=CentroidX)) + 
  geom_histogram(aes(y = ..density..),
                 breaks=seq( centX_summary["Min."] - 10, centX_summary["Max."] + 10, by = 10), 
                 col="black", 
                 fill= NA) + 
  geom_density(alpha = 0.2, fill="#FF6666")+
  geom_vline(aes(xintercept=mean(plant_data$CentroidX), color="mean"), size=1)+
  geom_vline(aes(xintercept=median(plant_data$CentroidX), color="median"),linetype='longdash', size=1)+
  geom_vline(aes(xintercept=quantile(plant_data$CentroidX)[2],color="first_Quantile"), size=1)+
  geom_vline(aes(xintercept=quantile(plant_data$CentroidX)[4],color="third_Quantile"), size=1)+
  scale_color_manual(name = "statistics", values = c(mean = "#FF0000", median = "#3399FF", first_Quantile = "#66CC33", third_quantile = "black"))+
  labs(title="Distribution for X Centroid Values", x="X Centroid Values", y="Density")+ theme_grey()

centX_trend