ggplot 中的归一化条形高度

Question

我正在尝试用 ggplot 比较两组计数数据。数据集的长度不同，我无法弄清楚如何将条形高度标准化为每个数据集中的行数。请参阅下面的代码示例：

示例数据集

set.seed(47)
BG.restricted.hs = round(runif(100, min = 47, max = 1660380))
FG.hs = round(runif(1000, min = 0, max = 1820786))

dat = data.frame(x = c(BG.restricted.hs, FG.hs), 
             source = c(rep("BG", length(BG.restricted.hs)),
                        rep("FG", length(FG.hs))))
dat$bin = cut(dat$x, breaks = 200)

第一次尝试：没有规范化。由于数据集的大小，条形高度差异很大！

ggplot(dat, aes(x = bin, fill = source)) +
    geom_bar(position = "identity", alpha = 0.2) +
    theme_bw() +
    scale_x_discrete(breaks = NULL)

第二次尝试：尝试使用 ..count.. 规范化。属性

ggplot(dat,aes(x = bin, fill = source))+
    geom_bar(aes(y = ..count../sum(..count..)), alpha=0.5, position='identity')

这产生了视觉上相同的结果，只有整个 y 轴缩放。似乎 ..count.. 没有查看 "source" 列中的标签，尽管经过数小时的试验，我似乎无法找到一种方法来做到这一点。这可能吗？

Answer 1

stat_bin 也 returns density: density of points in bin, scaled to integrate to 1 所以

ggplot(dat,aes(x = bin, fill = source)) + 
    stat_bin(aes(group=source, y=..density..))

Answer 2

我相信这应该可以做到。在 ggplot 调用中将 source 设置为一个组：

ggplot(dat, aes(x = bin, y = ..density.., group = source, fill = source)) +
    geom_bar(alpha = 0.5, position = 'identity')

ggplot 中的归一化条形高度

normalized bar heights in ggplot

r

bar-chart

ggplot2