R: график плотности ggplot2 показывает неправильные цвета заливки

Question

Я хотел бы построить плотности двух переменных ("red_variable", "green_variable") из двух независимых фреймов данных на одном графике плотности, используя красный и зеленый цвета для двух переменных.

Это моя попытка при кодировании:

library(ggplot2)

### Create dataframes
red_dataframe <- data.frame(red_variable = c(10,11,12,13,14))
green_dataframe <- data.frame(green_variable = c(6,7,8,9,10))
mean(red_dataframe$red_variable) # mean is 12
mean(green_dataframe$green_variable) # mean is 8

### Set colors
red_color= "#FF0000"
green_color= "#008000"

### Trying to plot densities with correct colors and correct legend entries
ggplot() +
geom_density(aes(x=red_variable, fill = red_color, alpha=0.5), data=red_dataframe) + 
geom_density(aes(x=green_variable, fill = green_color, alpha=0.5), data=green_dataframe) +
scale_fill_manual(labels = c("Density of red_variable", "Density of green_variable"), values = c(red_color, green_color)) +
xlab("X value") +
ylab("Density") +
labs(fill = "Legend") +
guides(alpha=FALSE)

Результат: легенда показывает правильные цвета, но цвета на графике неверны: переменная "red" отображается зеленым цветом, а переменная "green" красным. «Зеленая» плотность (среднее = 8) должна появиться слева, а «красная» плотность (среднее = 12) справа на оси X. Такое поведение сюжета не имеет для меня никакого смысла.

На самом деле я могу получить желаемый результат, переключив красный и зеленый в коде:

### load ggplot2
library(ggplot2)

### Create dataframes
red_dataframe <- data.frame(red_variable = c(10,11,12,13,14))
green_dataframe <- data.frame(green_variable = c(6,7,8,9,10))
mean(red_dataframe$red_variable) # mean is 12
mean(green_dataframe$green_variable) # mean is 8

### Set colors
red_color= "#FF0000"
green_color= "#008000"

### Trying to plot densities with correct colors and correct legend entries
ggplot() +
geom_density(aes(x=red_variable, fill = green_color, alpha=0.5), data=red_dataframe) + 
geom_density(aes(x=green_variable, fill = red_color, alpha=0.5), data=green_dataframe) +
scale_fill_manual(labels = c("Density of red_variable", "Density of green_variable"), values = c(red_color, green_color)) +
xlab("X value") +
ylab("Density") +
labs(fill = "Legend") +
guides(alpha=FALSE)

... Хотя сюжет имеет смысл сейчас, код - нет. Я не могу доверять коду, который делает то, что я ожидал. В чем здесь проблема? Я дальтоник?

Answer 1

В вашем коде, чтобы иметь цвет в правильном положении, вам нужно указать fill = red_color или fill = green_color (а также альфа, поскольку это константа - как указано @Gregor) вне aes, например:

...+ 
geom_density(aes(x=red_variable), alpha=0.5, fill = red_color, data=red_dataframe) + 
  geom_density(aes(x=green_variable), alpha=0.5, fill = green_color, data=green_dataframe) + ...

Кроме того, вы можете связать свои кадры данных, преобразовать их в более длинный формат (гораздо более подходящий для ggplot), а затем добавить цветной столбец, который можно использовать с scale_fill_identity функция (https://ggplot2.tidyverse.org/reference/scale_identity.html):

df <- cbind(red_dataframe,green_dataframe)

library(tidyr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
df <- df %>% pivot_longer(.,cols = c(red_variable,green_variable), names_to = "var",values_to = "val") %>%
  mutate(Color = ifelse(grepl("red",var),red_color,green_color))

ggplot(df, aes(val, fill = Color))+
  geom_density(alpha = 0.5)+
  scale_fill_identity(guide = "legend", name = "Legend", labels = levels(as.factor(df$var)))+
  xlab("X value") +
  ylab("Density")

Это ответ на ваш вопрос?

Answer 2

Вы пытаетесь использовать ggplot, как если бы это была базовая графика ... для изменения мышления может потребоваться некоторое время, чтобы привыкнуть. Ответ DC37 показывает, как вы должны это сделать. Я попытаюсь объяснить, что не так в вашей попытке:

Когда вы помещаете fill = green_color внутрь aes(), , потому что оно внутри aes() ggplot по существу создает новый столбец данных, заполненных значениями green_color в вашем green_data_frame, то есть "#008000", "#008000", "#008000", .... То же самое относится к значениям красного цвета в красном фрейме данных. Мы можем увидеть это, если мы изменим ваш график, просто удалив scale:

ggplot() +
  geom_density(aes(x = red_variable, fill = green_color, alpha = 0.5), data =
                 red_dataframe) +
  geom_density(aes(x = green_variable, fill = red_color, alpha = 0.5), data =
                 green_dataframe) +
  xlab("X value") +
  ylab("Density") +
  labs(fill = "Legend") +
  guides(alpha = FALSE)

Мы действительно можем получить то, что вы хотите, поставив identity шкала, предназначенная для (распространенного в base, редко встречающегося в ggplot2) случая, когда вы фактически помещаете значения цветов в данные.

ggplot() +
  geom_density(aes(x = red_variable, fill = green_color, alpha = 0.5), data =
                 red_dataframe) +
  geom_density(aes(x = green_variable, fill = red_color, alpha = 0.5), data =
                 green_dataframe) +
  scale_fill_identity() +
  xlab("X value") +
  ylab("Density") +
  labs(fill = "Legend") +
  guides(alpha = FALSE)

Когда вы добавили scale_fill_manual, ggplot выглядел как «хорошо, круто, вы хотите указать цвета и метки». Но вы думали в том порядке, в котором вы добавили слои на график (очень похоже на базовую графику), тогда как ggplot думал об этих вновь созданных переменных "#FF0000" и "#008000", которые он упорядочил в алфавитном порядке по умолчанию (как если бы они были factor или character столбцами во фрейме данных). И так как вы случайно добавили слои в обратном алфавитном порядке, он был переключен. Ответ

dc37 показывает пару лучших методов. С ggplot вы должны (а) по возможности работать с одним длинным форматом фрейма данных (б) не помещать константы в aes() (постоянный цвет, постоянная альфа и т. Д. c.), (c) установить цвета в функции scale_fill_* или scale_color_*, когда они не постоянны.