R ggplot2圆形数据的密度

我有一个数据集，

x

表示一年中的某一天（比如生日），我想创建一个密度图。 此外，由于我有一些分组信息（比如男孩或女孩），我想使用

ggplot2

的功能来绘制密度图

一开始很简单：

require(ggplot2); require(dplyr)
bdays <- data.frame(gender = sample(c('M', 'F'), 100, replace = T), bday = sample(1:365, 100, replace = T))
bdays %>% ggplot(aes(x = bday)) + geom_density(aes(color = factor(gender)))

require（ggplot2）；需要（dplyr）
b天%ggplot（aes（x=b天））+几何密度（aes（颜色=系数（性别）））

然而，由于边缘效应，这给出了一个很差的估计。 我想应用这个事实，我可以使用圆坐标，这样365+1=1——12月31日后的一天是1月1日。 我知道

circular

包提供了这个功能，但是我还没有使用

stat\u function（）

调用成功地实现它。 使用

ggplot2

对我来说特别有用，因为我希望能够使用facet、

aes

调用等

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另外，为了澄清，我想要一个看起来像

geom_density

——我不是在寻找一个像所示的极坐标图。

要去除边缘效果，可以叠加三个数据副本，创建密度估计，然后只显示数据中间副本的密度。这将保证密度函数从一条边到另一条边的“环绕”连续性

下面是一个将原始绘图与新版本进行比较的示例。我使用了

adjust

参数来设置两个绘图之间的相同带宽。还请注意，在循环版本中，如果要将密度添加到1，则需要重新规范化密度：

set.seed(105)
bdays <- data.frame(gender = sample(c('M', 'F'), 100, replace = T), bday = sample(1:365, 100, replace = T))

# Stack three copies of the data, with adjusted values of bday
bdays = bind_rows(bdays, bdays, bdays)
bdays$bday = bdays$bday + rep(c(0,365,365*2),each=100)

# Function to adjust bandwidth of density plot
# Source: http://stackoverflow.com/a/24986121/496488
bw = function(b,x) b/bw.nrd0(x)

# New "circularized" version of plot
bdays %>% ggplot(aes(x = bday)) + 
  geom_density(aes(color = factor(gender)), adjust=bw(10, bdays$bday[1:100])) +
  coord_cartesian(xlim=c(365, 365+365+1), expand=0) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(366+89, 366+365, 90), labels=seq(366+89, 366+365, 90)-365) +
  scale_y_continuous(limits=c(0,0.0016))
  ggtitle("Circularized")

# Original plot
ggplot(bdays[1:100,], aes(x = bday)) + 
  geom_density(aes(color = factor(gender)), adjust=bw(30, bdays$bday[1:100])) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(90,360,90), expand=c(0,0)) +
  ggtitle("Not Circularized")

set.seed（105）
b天%ggplot（aes（x=b天））+
几何密度（aes（颜色=系数（性别）），调整=bw（10，b天$b天[1:100]））+
坐标笛卡尔（xlim=c（365,365+365+1），展开=0）+
比例x连续（中断=顺序（366+89366+365,90），标签=顺序（366+89366+365,90）-365）+
刻度连续（限值=c（0,0.0016））
标题（已分发）
#原图
ggplot（b天[1:100]，aes（x=b天））+
几何密度（aes（颜色=系数（性别）），调整=体重（30，b天$b天[1:100]））+
比例x连续（中断=顺序（90360,90），扩展=c（0,0））+
标题（“未分发”）

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这是一个可能有用的方法，它试图将其显示为一个圆形热图，而不是密度。解决了我的问题-几乎与直觉相反简单。