R 多组密度图

我试图从

晶格包

中产生类似于

densityplot（）

的东西，在对

小鼠

包使用多重插补后，使用

ggplot2

。以下是一个可复制的示例：

require(mice)
dt <- nhanes
impute <- mice(dt, seed = 23109)
x11()
densityplot(impute)

这就产生了：

因此，它有几个问题：

颜色不对。看来我试图控制颜色是完全错误的/被忽视了

有不需要的水平线和垂直线

我希望图例显示插补和观察，但我的代码将错误

无效参数提供给一元运算符

此外，使用

densityplot（impute）

在一行中完成的工作似乎相当多，所以我想知道我是否完全以错误的方式完成了这项工作

编辑：我应该添加第四个问题，如@ROLO所述：

---

.4。绘图范围似乎不正确。

您可以要求Hadley为此mids类添加一个强化方法。例如

fortify.mids <- function(x){
 imps <- do.call(rbind, lapply(seq_len(x$m), function(i){
   data.frame(complete(x, i), Imputation = i, Imputed = "Imputed")
 }))
 orig <- cbind(x$data, Imputation = NA, Imputed = "Observed")
 rbind(imps, orig)
}

请注意，每个都以“+”结尾。否则，该命令将完成。这就是为什么传说没有改变。以“+”开头的行导致了错误

您可以融合fortify.mids的结果，在一个图形中绘制所有变量

library(reshape)
Molten <- melt(fortify.mids(impute), id.vars = c("Imputation", "Imputed"))
ggplot(Molten, aes(x = value, colour = Imputed, group = Imputation)) + 
geom_density() + 
scale_colour_manual(values = c(Imputed = "#000000", Observed = "#D55E00")) +
facet_wrap(~variable, scales = "free")

库（重塑）
使用ggplot2更复杂的原因是您使用的是mice软件包（
mice:：densityplot.mids
）中的
densityplot
，准确地说，是检查其代码），而不是晶格本身。此函数具有内置的从
鼠标绘制
mids
结果类的所有功能。如果您使用
lattice:：densityplot
尝试同样的方法，您会发现它至少与使用ggplot2一样多

但不用多说，下面是如何使用ggplot2：

require(reshape2)
# Obtain the imputed data, together with the original data
imp <- complete(impute,"long", include=TRUE)
# Melt into long format
imp <- melt(imp, c(".imp",".id","age"))
# Add a variable for the plot legend
imp$Imputed<-ifelse(imp$".imp"==0,"Observed","Imputed")

# Plot. Be sure to use stat_density instead of geom_density in order
#  to prevent what you call "unwanted horizontal and vertical lines"
ggplot(imp, aes(x=value, group=.imp, colour=Imputed)) + 
    stat_density(geom = "path",position = "identity") +
    facet_wrap(~variable, ncol=2, scales="free")

require（重塑2）
#获取插补数据和原始数据
这真是太好了。谢谢你，（+1）。请问，是否可以防止水平线和垂直线打印？：geom_density（）创建多边形，而不是直线。因此，垂直线和水平线。多边形的优点是，可以使用轮廓颜色和填充颜色。再见。谢谢你（+1）。请问您是如何修改代码来扩展范围的？当然可以。看见只是一个快速的攻击。我仍在研究软件包开发，当这一点可行并且我有时间时，我将寻找更好的解决方案，并将其提交给
ggplot2
devs。再次感谢。这很有效。我很抱歉再问一个问题，但我是R的初学者-我理解你对代码所做的更改，但是你能告诉我你如何找到你必须更改的代码吗？我查了一下。另请参阅这篇文章，主题是比较不同组中R的密度：
library(reshape)
Molten <- melt(fortify.mids(impute), id.vars = c("Imputation", "Imputed"))
ggplot(Molten, aes(x = value, colour = Imputed, group = Imputation)) + 
geom_density() + 
scale_colour_manual(values = c(Imputed = "#000000", Observed = "#D55E00")) +
facet_wrap(~variable, scales = "free")

require(reshape2)
# Obtain the imputed data, together with the original data
imp <- complete(impute,"long", include=TRUE)
# Melt into long format
imp <- melt(imp, c(".imp",".id","age"))
# Add a variable for the plot legend
imp$Imputed<-ifelse(imp$".imp"==0,"Observed","Imputed")

# Plot. Be sure to use stat_density instead of geom_density in order
#  to prevent what you call "unwanted horizontal and vertical lines"
ggplot(imp, aes(x=value, group=.imp, colour=Imputed)) + 
    stat_density(geom = "path",position = "identity") +
    facet_wrap(~variable, ncol=2, scales="free")