R 面的每个绘图的不同宽度

试图理解为

geom\u直方图中的每个因子级别分配唯一的
binwidth
。
不过，到目前为止，我们还是失败了

这是可复制的数据

a <- rnorm(10,7,0.1)
b <- rnorm(10,13,5)
df <- data.frame(data = c(a,b),group=c(rep("a",10),rep("b",10)))
kk <- df%>%
  group_by(group)%>%
  mutate(bin=density(data)$bw)

binns <- round(unique(kk$bin),digits = 2)  # to get each binwidth for each group

ggplot()+
  geom_histogram(data=kk,aes(x=data, fill=group),binwidth=binss)+
  facet_wrap(~group,scales=c("free_y"))

Error in seq.default(round_any(range[1], size, floor),    round_any(range[2],  : 
  'from' must be of length 1
Error in seq.default(round_any(range[1], size, floor), round_any(range[2],  : 
  'from' must be of length 1
Error in exists(name, envir = env, mode = mode) : 
  argument "env" is missing, with no default

同样的错误也发生了。我不明白为什么它会给出同样的错误。
您可以在容器上迭代以创建层

library(dplyr)
a <- rnorm(10,7,0.1)
b <- rnorm(10,13,5)
df <- data.frame(data = c(a,b),group=c(rep("a",10),rep("b",10)))
kk <- df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(bin=round(density(data)$bw, 2))
binns <- unique(kk$bin)

在一个列表中创建一个直方图层，每个存储单元值仅包含该存储单元的数据。如果你有30层，你将有一个30个直方图层的列表

lp_hist <- plyr::llply(binns, function(b) {
  geom_histogram(data = kk %>% 
                   filter(bin == b), 
                 aes(x = data, fill=group), 
                 binwidth = b)
  })

根据需要进行镶嵌和缩放

p_hist + facet_grid(. ~ group, scales = "free_y")

你会得到你想要的图形，也就是说，不同的面宽度


请注意，因为30个级别将提供30个方面。。。很多

注：使用
R 3.2.3
上的
dplyr 0.4.3
、
ggplot2.1.0
和
plyr 1.8.3
，您可以在不同的@mtoto中绘制两个柱状图，如果我有30个df级别呢？谢谢您的回答。然而，当我执行
p_hist
时，我得到了一个错误，它说
中存在错误（name，envir=env，mode=mode）：参数“env”丢失，没有默认值
我不确定，因为
plyr
和
dplyr
包之间存在冲突？我再次运行它，它对我有效。我在
r3.2.3
上使用了
dplyr 0.4.3
、
ggplot2.1.0
和
plyr 1.8.3
。你复制粘贴代码吗？你能再试一次吗？应该行的。我像你一样更新了所有的软件包。我复制粘贴你的代码。现在我明白了问题所在。非常感谢你。问题解决了。祝你一切顺利！这里有一个潜在问题，在
kk%>%过滤器（bin==b）
中。如果我们对不同的组有相同的
b
？
lp_hist <- plyr::llply(binns, function(b) {
  geom_histogram(data = kk %>% 
                   filter(bin == b), 
                 aes(x = data, fill=group), 
                 binwidth = b)
  })

p_hist <- Reduce("+", lp_hist, init = ggplot())

p_hist + facet_grid(. ~ group, scales = "free_y")