r - 多组密度图

Question

我正在尝试从 densityplot() 生成类似于 lattice package 的东西，在对 ggplot2 包使用多重插补后使用 mice 。这是一个可重现的示例:

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

其中产生:

我想对输出有更多的控制(我也将其用作 ggplot 的学习练习)。所以，对于 bmi 变量，我试过这个:

bar <- NULL
for (i in 1:impute$m) {
    foo <- complete(impute,i)
    foo$imp <- rep(i,nrow(foo))
    foo$col <- rep("#000000",nrow(foo))
    bar <- rbind(bar,foo)
}

imp <-rep(0,nrow(impute$data))
col <- rep("#D55E00", nrow(impute$data))
bar <- rbind(bar,cbind(impute$data,imp,col))
bar$imp <- as.factor(bar$imp)

x11()
ggplot(bar, aes(x=bmi, group=imp, colour=col)) + geom_density()
+ scale_fill_manual(labels=c("Observed", "Imputed"))

产生这个:

所以它有几个问题:

颜色不对。看来我控制颜色的尝试是完全错误的/被忽略了

有不需要的水平线和垂直线

我希望图例显示估算和观察，但我的代码给出了错误 invalid argument to unary operator

此外，使用 densityplot(impute) 在一行中完成的工作似乎需要做很多工作 - 所以我想知道我是否可能完全以错误的方式进行？

编辑 :我应该添加第四个问题，正如@ROLO 所指出的:

.4.图的范围似乎不正确。

Answer 1

使用 ggplot2 更复杂的原因是您使用的是 mouse 包中的 densityplot (准确地说是 mice::densityplot.mids - 查看它的代码)，而不是来自lattice 本身。此函数具有从内置的 mids 绘制 mice 结果类的所有功能。如果您尝试使用 lattice::densityplot 进行相同的操作，您会发现它的工作量至少与使用 ggplot2 一样多。

但不用多说，这里是如何使用 ggplot2 做到这一点:

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")

但是正如您所看到的，这些图的范围小于 densityplot 的范围。这种行为应该由 trim 的参数 stat_density 控制，但这似乎不起作用。修复 stat_density 的代码后，我得到了以下图:

仍然与 densityplot 原版不完全相同，但更接近。

编辑:对于真正的修复，我们需要等待 ggplot2 的下一个主要版本，请参阅 github 。