在R图上叠加两个直方图

我试图在R图上叠加两个直方图。然而，他们中只有一个出现了。下面是我对一些随机数据使用的代码：

    myDF <- cbind.data.frame(Income = sample(1:9, size = 1000, replace= TRUE),
                           AgeInTwoYearIncrements = sample(seq(from = 2, to = 70, by = 2), size = 1000, replace = TRUE))


plot_ly(data = myDF, alpha = 0.6) %>% 
  add_histogram(x = ~Income, yaxis = "y1") %>% 
  add_histogram(x = ~AgeInTwoYearIncrements, yaxis = "y2") %>% 
  layout(
    title = "Salary vs Age",
    yaxis = list(
      tickfont = list(color = "blue"),
      overlaying = "y",
      side = "left",
      title = "Income"
    ),
    yaxis2 = list(
      tickfont = list(color = "red"),
      overlaying = "y",
      side = "right",
      title = "Age"
    ),
    xaxis = list(title = "count")
  )

myDF%
加上直方图（x=~收入，yaxis=“y1”）%>%
添加直方图（x=~AGEINTWOYEAR增量，yaxis=“y2”）%>%
布局(
title=“工资与年龄”，
yaxis=列表(
tickfont=list（color=“blue”），
叠加=“y”，
side=“left”，
title=“收入”
),
yaxis2=列表(
tickfont=list（color=“red”），
叠加=“y”，
side=“right”，
title=“年龄”
),
xaxis=列表（title=“count”）
)

---

任何帮助都将不胜感激

这是产生第一个yaxis

叠加的主要原因。因为
xaxis
是
count
，
Income
和
Age
是
y

plot_ly(data = myDF, alpha = 0.6) %>% 
  add_histogram(y = ~Income, yaxis = "y1") %>%    # not `x =`
  add_histogram(y = ~AgeInTwoYearIncrements, yaxis = "y2") %>% 
  layout(
    title = "Salary vs Age",
    yaxis = list(
      tickfont = list(color = "blue"),
      # overlaying = "y",     # the main cause is this line.
      side = "left",
      title = "Income"
    ),
    yaxis2 = list(
      tickfont = list(color = "red"),
      overlaying = "y",
      side = "right",
      title = "Age"
    ),
    xaxis = list(title = "count")
  )


[编辑：只需翻转]
plot_ly(data = myDF, alpha = 0.6) %>% 
  add_histogram(x = ~ Income, xaxis = "x1") %>% 
  add_histogram(x = ~ AgeInTwoYearIncrements, xaxis = "x2") %>% 
  layout(
    margin = list(t = 60),
    title = "Salary vs Age",
    xaxis = list(
      tickfont = list(color = "blue"),
      side = "left",
      title = "Income"
    ),
    xaxis2 = list(
      tickfont = list(color = "red"),
      overlaying = "x",
      side = "top",
      position = 0.95,
      title = "<br>Age"
    ),
    yaxis = list(title = "count")
  )

plot\u ly（数据=myDF，alpha=0.6）%>%
加上直方图（x=~Income，xaxis=“x1”）%>%
添加直方图（x=~ageIntwoyear增量，xaxis=“x2”）%>%
布局(
余量=列表（t=60），
title=“工资与年龄”，
xaxis=列表(
tickfont=list（color=“blue”），
side=“left”，
title=“收入”
),
xaxis2=列表(
tickfont=list（color=“red”），
覆盖=“x”，
side=“top”，
位置=0.95，
title=“
年龄”
),
yaxis=列表（title=“count”）
)

这是产生第一个yaxis
重叠的主要原因。因为
xaxis
是
count
，
Income
和
Age
是
y

plot_ly(data = myDF, alpha = 0.6) %>% 
  add_histogram(y = ~Income, yaxis = "y1") %>%    # not `x =`
  add_histogram(y = ~AgeInTwoYearIncrements, yaxis = "y2") %>% 
  layout(
    title = "Salary vs Age",
    yaxis = list(
      tickfont = list(color = "blue"),
      # overlaying = "y",     # the main cause is this line.
      side = "left",
      title = "Income"
    ),
    yaxis2 = list(
      tickfont = list(color = "red"),
      overlaying = "y",
      side = "right",
      title = "Age"
    ),
    xaxis = list(title = "count")
  )


[编辑：只需翻转]
plot_ly(data = myDF, alpha = 0.6) %>% 
  add_histogram(x = ~ Income, xaxis = "x1") %>% 
  add_histogram(x = ~ AgeInTwoYearIncrements, xaxis = "x2") %>% 
  layout(
    margin = list(t = 60),
    title = "Salary vs Age",
    xaxis = list(
      tickfont = list(color = "blue"),
      side = "left",
      title = "Income"
    ),
    xaxis2 = list(
      tickfont = list(color = "red"),
      overlaying = "x",
      side = "top",
      position = 0.95,
      title = "<br>Age"
    ),
    yaxis = list(title = "count")
  )

plot\u ly（数据=myDF，alpha=0.6）%>%
加上直方图（x=~Income，xaxis=“x1”）%>%
添加直方图（x=~ageIntwoyear增量，xaxis=“x2”）%>%
布局(
余量=列表（t=60），
title=“工资与年龄”，
xaxis=列表(
tickfont=list（color=“blue”），
side=“left”，
title=“收入”
),
xaxis2=列表(
tickfont=list（color=“red”），
覆盖=“x”，
side=“top”，
位置=0.95，
title=“
年龄”
),
yaxis=列表（title=“count”）
)

您可以混合直方图：


直方图通常在y轴上显示频率/计数，而不是在x轴上。我们可以制作一个你想要的图表，但我不确定它是否仍然是直方图

另外，正如你在我的照片中看到的，你的工资频率/计数（这里是蓝色）更高，变化性比年龄小。这使得制作一个好看的图表变得很困难。也许这只是你的样本数据的问题

因此，当你想使用直方图函数时，你必须反转频率的含义和x轴上的值

但无论如何，我认为一个散点图将是一个更好的解决方案，以显示工资和年龄之间的关系

编辑：

这是我运行代码时得到的结果：


像这样，我看不出情节的意义，也看不出你想要什么。第一个橙色列的含义是59岁在数据集中出现的次数在0到5次之间。第三列表示数据集中年龄在10到15倍之间的88岁。
在条形图中显示此信息无效。因为在计数的分类中可以有几个年龄值…我希望这是清楚的

无论如何，为了回答你的问题，我需要更多的澄清
 您可以混合直方图：


直方图通常在y轴上显示频率/计数，而不是在x轴上。我们可以制作一个你想要的图表，但我不确定它是否仍然是直方图

另外，正如你在我的照片中看到的，你的工资频率/计数（这里是蓝色）更高，变化性比年龄小。这使得制作一个好看的图表变得很困难。也许这只是你的样本数据的问题

因此，当你想使用直方图函数时，你必须反转频率的含义和x轴上的值

但无论如何，我认为一个散点图将是一个更好的解决方案，以显示工资和年龄之间的关系

编辑：

这是我运行代码时得到的结果：


像这样，我看不出情节的意义，也看不出你想要什么。第一个橙色列的含义是59岁在数据集中出现的次数在0到5次之间。第三列表示数据集中年龄在10到15倍之间的88岁。
在条形图中显示此信息无效。因为在计数的分类中可以有几个年龄值…我希望这是清楚的

无论如何，为了回答你的问题，我需要更多的澄清
 在回答之后，我想用一个其他人可以轻松使用的示例来回答这个问题，例如绘制两个重叠的直方图

# Add required packages
library(plotly)    

# Make some sample data
a = rnorm(1000,4)
b = rnorm(1000,6)

# Make your histogram plot with binsize set automatically 
fig <- plot_ly(alpha = 0.6) # don't need "nbinsx = 30" 
fig <- fig %>% add_histogram(a, name = "first")
fig <- fig %>% add_histogram(b, name = "second")
fig <- fig %>% layout(barmode = "overlay", 
                      yaxis = list(title = "Frequency"),
                      xaxis = list(title = "Values"))

# Print your histogram 
fig

#添加所需的软件包
图书馆（绘本）
#制作一些样本数据
a=rnorm（1000,4）
b=rnorm（1000,6）
#使用binsize设置自动绘制直方图
图在回答之后，我想用一个其他人可以轻松使用的例子来回答这个问题，例如绘制两个重叠的直方图

# Add required packages
library(plotly)    

# Make some sample data
a = rnorm(1000,4)
b = rnorm(1000,6)

# Make your histogram plot with binsize set automatically 
fig <- plot_ly(alpha = 0.6) # don't need "nbinsx = 30" 
fig <- fig %>% add_histogram(a, name = "first")
fig <- fig %>% add_histogram(b, name = "second")
fig <- fig %>% layout(barmode = "overlay", 
                      yaxis = list(title = "Frequency"),
                      xaxis = list(title = "Values"))

# Print your histogram 
fig

#添加所需的软件包
图书馆（绘本）
#制作一些样本数据
a=rnorm（1000,4）
b=rnorm（1000,6）
#使用binsize设置自动绘制直方图
图可以将图形翻转90度吗？这样直方图就向上了？非常感谢。另外，我不确定这个情节是否有意义。。。计数在x轴上，但方向是水平的？是否可以将图形翻转90度？这样直方图就向上了？非常感谢。另外，我不确定这个情节是否有意义。。。计数在x轴上，但方向是水平的？