密度プロットを使用して特定の領域を陰影付けする - ggplot2

Question

私はggplot2に関するデータ視覚化問題を持っています。

私はどのように私のdensity_plotの特定の領域を陰にすることができますかを調べようとしています。私はそれをたくさん見つけて、私はすべての解決策を試しました。

私のコードは次のとおりです。

ので

original_12 <- data.frame(sum=rnorm(100,30,5), sex=c("M","F")) 
cutoff_12 <- 35 
ggplot(data=original_12, aes(original_12$sum)) + geom_density() + 
    facet_wrap(~sex) + 
    geom_vline(data=original_12, aes(xintercept=cutoff_12), 
      linetype="dashed", color="red", size=1) 

、ここから：ggplot2 shade area under density curve by groupの質問は私のものとは異なっている

：

私はこれをしたいです〜する異なるグループやグラフを使用するためです。

Answer 1

ファセットが例外的に複雑である点を除いて、SO questionと同様です。 PANELデータの名前を「性別」に変更し、既存の審美的なオプションに合わせて正確に因子化する必要があります。元の「性別」因子はアルファベット順に（デフォルトはdata.frame）、最初は少し混乱しています。

あなたはggplotオブジェクトを作成するためにあなたのプロット「P」という名前を付けていることを確認します

p <- ggplot(data=original_12, aes(original_12$sum)) + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~sex) + 
    geom_vline(data=original_12, aes(xintercept=cutoff_12), 
      linetype="dashed", color="red", size=1) 

ggplotオブジェクトデータがここに...抽出することができ、データの構造です：

str(ggplot_build(p)$data[[1]]) 

'data.frame': 1024 obs. of 16 variables: 
$ y  : num 0.00114 0.00121 0.00129 0.00137 0.00145 ... 
$ x  : num 17 17 17.1 17.1 17.2 ... 
$ density : num 0.00114 0.00121 0.00129 0.00137 0.00145 ... 
$ scaled : num 0.0121 0.0128 0.0137 0.0145 0.0154 ... 
$ count : num 0.0568 0.0604 0.0644 0.0684 0.0727 ... 
$ n  : int 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 ... 
$ PANEL : Factor w/ 2 levels "1","2": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ group : int -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 ... 
$ ymin : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 
$ ymax : num 0.00114 0.00121 0.00129 0.00137 0.00145 ... 
$ fill : logi NA NA NA NA NA NA ... 
$ weight : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ colour : chr "black" "black" "black" "black" ... 
$ alpha : logi NA NA NA NA NA NA ... 
$ size : num 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ... 
$ linetype: num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 

PANELデータの名前を変更して元のデータセットと一致させる必要があるため、直接使用することはできません。あなたはここにggplotオブジェクトからデータを抽出することができます。

to_fill <- data_frame(
    x = ggplot_build(p)$data[[1]]$x, 
    y = ggplot_build(p)$data[[1]]$y, 
    sex = factor(ggplot_build(p)$data[[1]]$PANEL, levels = c(1,2), labels = c("F","M"))) 

p + geom_area(data = to_fill[to_fill$x >= 35, ], 
       aes(x=x, y=y), fill = "red") 

Answer 2

#DATA 
set.seed(2) 
original_12 <- data.frame(sum=rnorm(100,30,5), sex=c("M","F")) 
cutoff_12 <- 35 

#Calculate density for each sex 
temp = do.call(rbind, lapply(split(original_12, original_12$sex), function(a){ 
    d = density(a$sum) 
    data.frame(sex = a$sex[1], x = d$x, y = d$y) 
})) 

#For each sex, seperate the data for the shaded area 
temp2 = do.call(rbind, lapply(split(temp, temp$sex), function(a){ 
    rbind(data.frame(sex = a$sex[1], x = cutoff_12, y = 0), a[a$x > cutoff_12,]) 
})) 

#Plot 
ggplot(temp) + 
    geom_line(aes(x = x, y = y)) + 
    geom_vline(xintercept = cutoff_12) + 
    geom_polygon(data = temp2, aes(x = x, y = y)) + 
    facet_wrap(~sex) + 
    theme_classic()