r - 在两个数据集的 facet wrapped ggplot 上查找多个峰值密度

Question

我目前正在尝试绘制每年朱利安日期的苍蝇密度。目的是查看两种数据收集方法(第 1 组和第 2 组)的苍蝇密度何时达到峰值。我有很多行数据，在10年的过程中，例如，数据集是这样的:


年
朱利安
团体


2000年
214
1

2001年
198
1

2001年
224
1

2000年
189
2

2000年
214
2

2001年
222
2

2001年
259
2

2000年
260
2

2000年
212
1


每一行都是一个观察值。
这是我第一次使用 ggplots 绘图，所以我对如何绘制每年的垂直峰值线感到困惑。
目前的代码如下所示:
代码

data$group <- as.factor(data$group)

plots <- ggplot(data, aes(x = julian, group = group)) +
  geom_density(aes(colour = group),adjust = 2) + facet_wrap(~year, ncol = 2) 

我尝试使用此代码绘制峰值:

geom_vline(data = vline, aes(xintercept = density(data$julian)$x[which.max(density(data$julian)$y)]))

vline <- summarise(group_by(data,year, group=group), density(ata$julian, group=group)$x[which.max(density(data$julian)$y)])

vline

但是我认为它已经找到了所有年份和所有组的峰值密度。
请有人帮助我建议如何绘制每年和每个方面的组的最大密度？如果有多个峰会更好，我将如何找到这些峰以及峰的定量值？
在此先感谢您，我对 ggplots 很陌生。

Answer 1

与其试图将所有计算都集中在一行代码中，我建议将其拆分为这样的步骤。我没有使用您的代码来查找最高峰，而是使用了 this原则上也应该找到多个峰值的答案(见下文):

library(dplyr)
library(ggplot2)

fun_peak <- function(x, adjust = 2) {
  d <- density(x, adjust = adjust)
  d$x[c(F, diff(diff(d$y) >= 0) < 0)]
}

vline <- data %>%
  group_by(year, group) %>%
  summarise(peak = fun_peak(julian))
#> `summarise()` has grouped output by 'year'. You can override using the `.groups` argument.

ggplot(data, aes(x = julian, group = group)) +
  geom_density(aes(colour = group), adjust = 2) +
  geom_vline(data = vline, aes(xintercept = peak)) +
  facet_wrap(~year, ncol = 2)

这是一个基于链接答案中的示例数据的具有多个峰值的小示例:

x <- c(1,1,4,4,9)

data <- data.frame(
  year = 2000,
  julian = rep(c(1,1,4,4,9), 2),
  group = rep(1:2, each = 5)
)
data$group <- as.factor(data$group)

vline <- data %>%
  group_by(year, group) %>%
  summarise(peak = fun_peak(julian, adjust = 1))
#> `summarise()` has grouped output by 'year', 'group'. You can override using the `.groups` argument.

ggplot(data, aes(x = julian, group = group)) +
  geom_density(aes(colour = group), adjust = 1) +
  geom_vline(data = vline, aes(xintercept = peak)) +
  facet_wrap(~year, ncol = 2)