每组加权geom_density的密度之和为1

Question

使用加权数据时，如何对密度图进行分组并使每组的密度之和为一？

ggplot2的geom_density()帮助提示使用加权数据的技巧：除以权重之和。但是，当分组时，这意味着组的合并密度总计为1。我希望每组的密度总计为一。

我发现了两种笨拙的方法。第一种是将每个组视为单独的数据集：

library(ggplot2)
library(ggplot2movies) # load the movies dataset

m <- ggplot()
m + geom_density(data = movies[movies$Action == 0, ], aes(rating, weight = votes/sum(votes)), fill=NA, colour="black") +
    geom_density(data = movies[movies$Action == 1, ], aes(rating, weight = votes/sum(votes)), fill=NA, colour="blue")

明显的缺点是手动处理要素水平和美观性。我还尝试使用data.table程序包的窗口功能为每个操作组的总投票创建一个新列，除以该列：

movies.dt <- data.table(movies)
setkey(movies.dt, Action)
movies.dt[, votes.per.group := sum(votes), Action]
m <- ggplot(movies.dt, aes(x=rating, weight=votes/votes.per.group, group = Action, colour = Action))
m + geom_density(fill=NA)

是否有更整洁的方法？由于表的大小，为了使用频率，我宁愿不按权重复制行。

Answer 1

使用dplyr

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggplot2movies)

movies %>% 
  group_by(Action) %>% 
  mutate(votes.grp = sum(votes)) %>% 
  ggplot(aes(x=rating, weight=votes/votes.grp, group = Action, colour = Action)) +
  geom_density()

Answer 2

我认为辅助表可能是您唯一的选择。我有类似的问题here。似乎存在的问题是，当ggplot在aes(...)中使用聚合函数时，会将其应用于整个数据集，而不是子集数据。所以当你写

aes(weight=votes/sum(votes))

分子中的votes是基于Action的子集，但分母​​sum(votes)中的投票不是。对于包含构面的隐式分组也是如此。

如果有人可以解决这个问题，我很想听听。