添加第二个密度图会撤消第一个直方图中的分箱

Question

我在将第二个密度图添加到现有密度 + 直方图 ggplot 时遇到一些问题。也就是说，当我从另一个数据源添加第二个密度图时，它会更改第一个图的直方图中的 bin 数量。

这是说明我的问题的玩具数据/情节

# data
df <- data.frame(var1=rnorm(1e4,0,1), var2=rnorm(1e4,5,1))

# create plot function
plotFunct <- function(data, varName, nBins) {
  p <- ggplot(data, aes_string(x=varName)) + 
              geom_histogram(aes(y=..density..), bins = nBins, fill = "white", colour = "black") +
              geom_density(fill = "#FF6666", alpha = .3)
  return(p)
}

# Now we run the function specifying 40 bins
p <- plotFunct(df, "var1", 40) 
p

所以一切正常。

接下来创建第二个数据集以添加到第一个图形中...

outsideData <- data.frame(outside = rnorm(1e5, -2, 25))

...并将其添加到第一个情节。该数据的分布范围更广，因此为了使图表更易于理解，我们将使用 coord_cartesian() 函数将其限制在预先指定的范围内

p2 <- p + geom_density(data = outsideData, aes(x=outside), colour = "green") + coord_cartesian(xlim = c(-5,5))

p2

第二个密度图是绿色的。请注意，添加它的结果是第一个密度图中的直方图有一个 bin，而不是我们最初指定的 40 个 bin。不知何故，第二个密度图的添加影响了第一个密度图的分箱。然而，原图的密度部分似乎没有受到影响。

谁能告诉我如何恢复到原来的直方图？

Answer 1

不知道为什么会发生这种情况，但这是一种可能的绕过方式。事实证明，当使用binwidth 而不是bins 时，不会发生您描述的行为。因此，一种方法是根据所需的 bin 数量预先计算合适的 bin 宽度：

library(ggplot2)
library(ggplot2)

# data
df <- data.frame(var1 = rnorm(1e4, 0, 1), var2 = rnorm(1e4, 5, 1))

# create plot function
plotFunct <- function(data, varName, nBins) {
  vn <- as.name(varName)
  cuts <- pretty(data[,varName], nBins)
  binWidth <- abs(cuts[1]-cuts[2])
  cat("using ", nBins, "bins converted into binwidth", binWidth, "\n\n")
  p <- ggplot(data) +
    geom_histogram(
      aes(x = !!vn, y = ..density..),
      binwidth = binWidth,
      fill = "white",
      colour = "black"
    ) +
    geom_density(aes(x=!!vn), fill = "#FF6666", alpha = .3)
  return(p)
}

# Now we run the function specifying 40 bins
p <- plotFunct(df, "var1", 40)
p

outsideData <- data.frame(outside = rnorm(1e5,-2, 25))

p2 <-
  p + geom_density(
    inherit.aes = FALSE,
    data = outsideData,
    aes(x = outside),
    colour = "green"
  ) + coord_cartesian(xlim = c(-5, 5))

p2

应该制作这个情节：