我有这个数据框：
set.seed(1)
x <- c(rnorm(50, mean = 1), rnorm(50, mean = 3))
y <- c(rep("site1", 50), rep("site2", 50))
xy <- data.frame(x, y)
我做了这个密度图：
library(ggplot2)
ggplot(xy, aes(x, color = y)) + geom_density()
For site1我需要对曲线下> 1% 数据的区域进行阴影处理。为了site2我需要对曲线下小于数据 75% 的区域进行阴影处理。
我期待情节看起来像这样（经过修图）。在经历了堆栈溢出之后，我知道其他人问过如何对曲线下的部分区域进行着色，但我不知道如何按组对曲线下的区域进行着色。
这是一种方法（正如 @joran 所说，这是响应的扩展here https://stackoverflow.com/questions/3494593/):
# same data, just renaming columns for clarity later on
# also, use data tables
library(data.table)
set.seed(1)
value <- c(rnorm(50, mean = 1), rnorm(50, mean = 3))
site <- c(rep("site1", 50), rep("site2", 50))
dt <- data.table(site,value)
# generate kdf
gg <- dt[,list(x=density(value)$x, y=density(value)$y),by="site"]
# calculate quantiles
q1 <- quantile(dt[site=="site1",value],0.01)
q2 <- quantile(dt[site=="site2",value],0.75)
# generate the plot
ggplot(dt) + stat_density(aes(x=value,color=site),geom="line",position="dodge")+
geom_ribbon(data=subset(gg,site=="site1" & x>q1),
aes(x=x,ymax=y),ymin=0,fill="red", alpha=0.5)+
geom_ribbon(data=subset(gg,site=="site2" & x<q2),
aes(x=x,ymax=y),ymin=0,fill="blue", alpha=0.5)
Produces this:
