为密度图中的平均值、数据框中的新变量创建 geom_vline，而不创建新表

在这里我正在看mtcars数据集。

我创建了一个密度图wt变量使用ggplot2包裹。我也把geom_vline()图层添加一条垂直线作为平均值wt.

ggplot(mtcars, aes(x = wt)) + 
  geom_density() + 
  geom_vline(xintercept = mean(mtcars$wt))

然后我稍微切换一下语法，从数据帧开始，然后移动到ggplot。我这样做是因为我想添加一个创建新变量的步骤。在这个例子中，我创建了wt2这是wt ^ 2.

mtcars %>%
  mutate(wt2 = wt ^ 2) %>%
  ggplot(aes(wt2)) + 
  geom_density()

我发现我无法再添加geom_vline()使用这种新语法，以与我之前相同的方式进行分层。我做错了什么吗？

mtcars %>%
  mutate(wt2 = wt ^ 2) %>%
  ggplot(aes(wt2)) + 
  geom_density() +
  geom_vline(xintercept = mean(mtcars$wt2))

现在，下面的代码创建了我想要的图表，但只有在创建新表之后才创建，这是我想避免的。我想避免这个工作流程，因为我正在处理一个大型数据集，并且它会产生内存问题来创建新表/我正在使用的环境中似乎没有空间。

mtcars_new_df % 变异（wt2 = wt ^ 2）

mtcars_new_df %>% ggplot(aes(wt2)) + 几何密度() + geom_vline(xintercept = 平均值(mtcars$wt2))

我想避免创建新数据框的工作流程的原因是内存和时间问题。 （我使用的数据集比mtcars数据集。）

一种选择是使用stat_summary计算映射的变量的平均值x像这样：

注：如stat_summary默认情况下适用于映射的变量y我们必须设置orientation="y"计算平均值x。此外stat_summary需要两个x and an y所以我将后者设置为0这应该适合geom_density.

library(ggplot2)
library(dplyr, warn = FALSE)

mtcars %>%
  mutate(wt2 = wt ^ 2) %>%
  ggplot(aes(wt2)) + 
  geom_density() +
  stat_summary(aes(xintercept = ..x.., y = 0), fun = mean, geom = "vline", orientation = "y")

原始示例的第二个示例wt:

mtcars %>%
  ggplot(aes(wt)) + 
  geom_density() +
  stat_summary(aes(xintercept = after_stat(x), y = 0), fun = mean, geom = "vline", orientation = "y")