使用 ggplot 和 R 对直方图的数据向量进行排序

Question

所以我在蒙特卡洛模拟的向量中有 10.000 个值。我想将此数据绘制为直方图和密度图。使用hist() 函数很容易做到这一点，它会自动计算不同值的频率。然而，我的目标是在ggplot 中这样做。

我现在最大的问题是如何转换数据以便ggplot 可以处理它。我希望我的 x 轴显示“价格”，而 x 轴显示频率或密度。我的数据有很多小数，如下面的示例数据所示。

myData <- c(266.8997, 271.5137, 225.4786, 223.3533, 258.1245, 199.5601, 234.2341, 231.7850, 260.2091, 184.5102, 272.8287, 203.7482, 212.5140, 220.9094, 221.2627, 236.3224)

我当前的代码使用hist()-function，图如下所示。

hist(myData,
 xlab ="Price",
 prob=TRUE)
lines(density(myData))

Histogram for the data vector containing 10000 values

您将如何对数据进行排序，以及如何使用ggplot 进行排序？我在考虑是否也应该对数字进行四舍五入？

Answer 1

如果没有看到您的数据样本，很难准确地说出，但您是否尝试过：

ggplot(myData, aes(Price)) + geom_histogram()

或：

ggplot(myData, aes(Price)) + geom_density()

Answer 2

试试这个：

ggplot() +
   geom_bar(aes(myData)) +
   geom_density(aes(myData))