R ggplot：根据相对位置为密度线之间的区域着色

我有这个阴谋

set.seed(28100)
df <- data.frame(value = sample(1:10000,1000,replace=TRUE),
                 gender = sample(c("male","female"),1000,replace=TRUE))

ggplot(df, aes(value)) + 
  geom_density() +
  geom_density(data=subset(df, gender=='male'), aes(value), colour="blue") +
  geom_density(data=subset(df, gender=='female'), aes(value), colour="red")

set.seed（28100）
df您可以使用fill和alpha生成（可能）所需的效果

set.seed(28100)
df <- data.frame(value = sample(1:10000,1000,replace=TRUE),
             gender = sample(c("male","female"),1000,replace=TRUE))

ggplot(df, aes(value, colour=gender, fill=gender, alpha=0.5)) + 
  geom_density() +theme(legend.position="none")

set.seed（28100）
df除非您自己明确计算区域，否则没有简单的方法在不同的重叠区域中着色。这里有一个函数，可以帮助计算密度交换位置的区域

densitysplit <- function(val, grp, N=200, x=seq(min(val), max(val), length.out=N)) {
    grp <- factor(grp)
    den <- Map(function(z) {
        dx<-density(val[grp==z])
          approxfun(dx$x, dx$y)(x)
    }, levels(grp))
    maxcat <- apply(do.call("cbind",den), 1, which.max)
    data.frame(x=x, ymin=do.call("pmin", den), ymax=do.call("pmax", den), 
        top = levels(grp)[maxcat],
        group = cumsum(c(1,diff(maxcat)!=0))
    )
}

这为您提供了使用
geom_ribbon
绘制数据所需的数据。你能行

ggplot(df, aes(value)) + 
  geom_ribbon(data=densitysplit(df$value, df$gender), aes(x, ymin=ymin, ymax=ymax, fill=top, group=group)) + 
  geom_density() +
  geom_density(data=subset(df, gender=='male'), aes(value), colour="blue") +
  geom_density(data=subset(df, gender=='female'), aes(value), colour="red")


ggplot(df, aes(value)) + 
  geom_ribbon(data=densitysplit(df$value, df$gender), aes(x, ymin=ymin, ymax=ymax, fill=top, group=group)) + 
  geom_density() +
  geom_density(data=subset(df, gender=='male'), aes(value), colour="blue") +
  geom_density(data=subset(df, gender=='female'), aes(value), colour="red")