R: Glätten von binned Daten in Barplots mit ggplot2

Question

Die Daten beschreiben die Verteilung von Waren (Äpfel und Bananen) auf den Bäumen entlang der Straße zwischen zwei Dörfern, Villariba und Villabajo, die 4000 + m lang ist. Die Daten sind entweder bereits gruppiert (d. H. Werden alle 500 m zusammengefasst) oder mit großen Ortsfehlern geliefert, so dass ein Binning um 500 m natürlich ist. Wir wollen sie als geglättete Postfact Verteilungen über Kernel-Glättung verarbeiten und plotten. Es gibt zwei offensichtliche Möglichkeiten, dies in ggplot2 Paket zu tun. Lesen Sie zuerst die Daten (langes Format).

library(ggplot2) 
databas<-read.csv(text="dist,stuff,val 
500,apples,10 
1250,apples,25 
1750,apples,55 
2250,apples,45 
2750,apples,25 
3250,apples,10 
3750,apples,5 
500,bananas,7 
1250,bananas,14 
1750,bananas,20 
2250,bananas,17 
2750,bananas,10 
3250,bananas,30 
3750,bananas,20") 

Der erste Versuch ist eine langweilige BarPlot mit geom_col(). Als nächstes können wir zwei ggplot2-Einrichtungen verwenden, die in Dichteplots (geom_density()) und in Glättungskurven (stat_smooth() oder äquivalent geom_smooth()) enthalten sind. Die drei Weisen realisiert werden, wie folgt:

p1<-ggplot(databas,aes(dist,val,fill=stuff,alpha=0.5))+geom_col(alpha=0.5,position="dodge") 
    p2<-ggplot(databas,aes(dist,val,fill=stuff))+stat_smooth(aes(y=val,x=dist),method="gam",se=FALSE,formula=y~s(x,k=7)) 
    p3<-ggplot(databas,aes(dist,val,fill=stuff,alpha=0.5))+geom_density(stat="identity") 

library(gridExtra) 
grid.arrange(p1,p2,p3,nrow=3) 

Es gibt Mängel jeder Methode. Das Diagramm mit der überlagerten Dichte (unteres Diagramm) ist das am meisten gewünschte Design, aber die Option stat="identity" (da die Daten gruppiert sind) verhindert, dass eine fein aussehende glatte Verteilung entsteht, wie es normalerweise der Fall ist. Die stat_smooth() Option bietet fast ausgezeichnete Kurven, aber das sind nur Kurven. Also: Wie kombiniere ich die Farb- und Dichtedarstellung und die Glättung von der Glättungsfunktion? Das heißt entweder Daten in geom_density() zu glätten oder den Raum mit semitransparenten Farben unter stat_smooth() Kurven zu füllen? Hier

Answer 1

Wenn Sie Ihren gam fits möchten, können Sie stat = "smooth" innerhalb geom_ribbon verwenden, um die Kurven zu zeichnen. Der Trick besteht darin, ymin zu 0 und ymax zu ..y.., die die spezielle Variable ist, die von stat_smooth erstellt wird, die die vorhergesagte Linie ist, festzulegen.

ggplot(databas, aes(x = dist, y = val, fill = stuff)) + 
    geom_ribbon(stat = "smooth", aes(ymin = 0, ymax = ..y..), alpha = .5, 
       method = "gam", se=FALSE, formula = y ~ s(x, k = 7)) 

Answer 2

ist ein Weg:

library(ggplot2) 
p2 <- ggplot(databas, aes(dist ,val ,fill = stuff)) + stat_smooth(aes(y = val,x = dist), method = "gam",se = FALSE,formula = y ~ s(x, k = 7)) 

Extract Kurven mit ggplot_build

p2_build = ggplot_build(p2) 
p2_fill <- data_frame(
    x = p2_build$data[[1]]$x, 
    y = p2_build$data[[1]]$y, 
    group = factor(p2_build$data[[1]]$group, levels = c(1,2), labels = c("apples","bananas"))) 

Add Farbe mit geom_area

p2 + geom_area(data = p2_fill[p2_fill$group == "apples", ], 
        aes(x=x, y=y), fill = "red", alpha = 0.2)+ 
    geom_area(data = p2_fill[p2_fill$group == "bananas", ], 
      aes(x=x, y=y), fill = "blue", alpha = 0.2) 

vollständige Antwort:

ggplot(databas, aes(dist, val, color = stuff))+ 
    stat_smooth(aes(y = val,x = dist), method = "gam",se = FALSE, formula = y ~ s(x, k = 7))+ 
    geom_area(data = p2_fill[p2_fill$group == "apples", ], 
      aes(x=x, y=y), fill = "#F8766D", alpha = 0.2, inherit.aes = F)+ 
    geom_area(data = p2_fill[p2_fill$group == "bananas", ], 
      aes(x=x, y=y), fill = "#00BFC4", alpha = 0.2, inherit.aes = F)+ 
    theme_classic()