核心密度绘制带有`facet_wrap`的ggplot2中的带宽 [英] Kernel density plot bandwidth in ggplot2 with `facet_wrap`

问题描述

我想在 ggplot2中使用 stat_density（）和 facet_wrap（） 包为不同的分组创建内核密度图，但是我想确保我为每个图使用相同的带宽。我可以确定 stat_density（）对每个图都使用相同的带宽吗？

例如，使用 diamonds ：

  library（ggplot2）
 ggplot（diamonds，aes （x = carat））+ 
 stat_density（）+ 
 facet_wrap（〜cut）+ 
 scale_x_log（）
  

在文档中，它显示我可以使用 adjust 来调整自动带宽，但这只适用于一个倍数，并使我返回原来的问题。 stat_density（）也有一个 ... 选项，但我无法通过 density（）选项 bw ，如下所示：

  ggplot（钻石，aes（x =克拉））+ 
 stat_density（bw = 1）+ 
 facet_wrap（〜cut）+ 
 scale_x_log（）$ b $因此，如果 stat_density（）没有使用> 
 $ b> 
 
 
所有方面的带宽相同，是否有办法强制执行？我使用 transform（）和 density（） ddply（） c $ c>，但因为 density（）不一定返回与输入相同数量的x和y值，所以失败。有任何想法吗？ 
 
 $ p $ b看起来像 ggplot2 指定了一个最佳带宽（看起来像@Ramnath和Dianardo，Fortin，和Lemieux 1996年的经济计量学一致），而不是我寻求的恒定带宽。但是，如果我确实需要所有方面的恒定带宽，我的下面的尝试失败。
 x）{
 temp < -  density（x $ carat，bw = 0.5）
 return（data.frame（carat = temp $ x，density = temp $ y））
} 
 temp < -  ddply（diamonds，。（cut），my.density）
 ggplot（temp，aes（x = carat，y = density））+ 
 geom_point（）+ 
 facet_wrap（〜cut）+ 
 scale_x_log（）
警告信息：
 1：在match.fun（get（。transform，。））（values）：NaNs $ b.b 2：在match.fun（get（。transform，。））（values）：NaNs产生
 3：在match.fun（get（。transform，。））（values） ：NaNs生成
 4：在match.fun（get（。transform，。））（values）：NaNs生成
 5：在match.fun（get（。transform，。） ）（值）：NaNs产生
 6：删除了包含缺失值（geom_point）的84行。 
 7：删除了包含缺失值（geom_point）的113行。 
 8：删除了包含缺失值（geom_point）的98行。 
 9：删除了包含缺失值（geom_point）的98行。 
 10：删除了包含缺失值（geom_point）的106行。 
  

解决方案

警告是由于 carat 在 my.density 中。稍微修改一下你的代码就可以做到这一点：

  ggplot（temp，aes（x = carat，y = density）） + 
 geom_line（subset =。（carat> 0））+ 
 facet_wrap（〜cut）+ scale_x_log（）
  

希望这有用

I would like to use stat_density() and facet_wrap() in the ggplot2 package to create kernel density plots for different groupings, but I want to make sure that I use the same bandwidth for every plot. Can I be sure that stat_density() uses the same bandwidth for every plot?

For example, using diamonds:

library(ggplot2)    
ggplot(diamonds, aes(x = carat)) + 
  stat_density() + 
  facet_wrap(~ cut) + 
  scale_x_log()

In the documentation it shows that I can use adjust to adjust the automatic bandwidth, but this just applies a multiple and returns me to the original question. stat_density() also has a ... option, but I haven't been able to pass though the density() option bw, like this:

ggplot(diamonds, aes(x = carat)) + 
  stat_density(bw = 1) + 
  facet_wrap(~ cut) + 
  scale_x_log()

So, if stat_density() isn't using the same bandwidth across all facets, is there a way that I can force this? I tried a ddply() solution with transform() and density(), but this fails because density() doesn't necessarily return the same number of x and y values as the input. Any ideas? Thanks!

Edit It looks like ggplot2 assigns an optimal bandwidth to each facet (it looks like @Ramnath and Dianardo, Fortin, and Lemieux Econometrica 1996 agree with this), not the constant bandwidth I was seeking. But, if I did want a constant bandwidth across all facets, my attempt below fails.

my.density <- function(x) {
    temp <- density(x$carat, bw = 0.5)
    return(data.frame(carat = temp$x, density = temp$y))
}
temp <- ddply(diamonds, .(cut), my.density)
ggplot(temp, aes(x = carat, y = density)) + 
             geom_point() + 
             facet_wrap(~ cut) + 
             scale_x_log()
Warning messages:
1: In match.fun(get(".transform", .))(values) : NaNs produced
2: In match.fun(get(".transform", .))(values) : NaNs produced
3: In match.fun(get(".transform", .))(values) : NaNs produced
4: In match.fun(get(".transform", .))(values) : NaNs produced
5: In match.fun(get(".transform", .))(values) : NaNs produced
6: Removed 84 rows containing missing values (geom_point). 
7: Removed 113 rows containing missing values (geom_point). 
8: Removed 98 rows containing missing values (geom_point). 
9: Removed 98 rows containing missing values (geom_point). 
10: Removed 106 rows containing missing values (geom_point). 

解决方案

The warnings are on account of the negative values for carat in my.density. A slight modification of your code would do the trick:

  ggplot(temp, aes(x = carat, y = density)) + 
    geom_line(subset = .(carat > 0)) +
   facet_wrap(~ cut) + scale_x_log() 

Hope this is useful

这篇关于核心密度绘制带有`facet_wrap`的ggplot2中的带宽的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！