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Data1 <-data.frame(AGE=c(20,30,15,22,80),
                               CAR= c(1,1,3,9,1),
                               BIKE= c(2,NA,4,NA,9),
                               PLANE= c(8,NA,6,7,9),
                               BOAT= c(1,2,NA,4,NA),
                               WALKING=c(3,5,5,9,1),
                               SCOOTER= c(2,NA,6,9,NA))
Data2 <-data.frame(AGE=c(20,30,15,22,80),
                               CAR= c(1,1,3,9,1),
                               BIKE= c(2,NA,4,NA,9),
                               PLANE= c(8,NA,6,7,9),
                               BOAT= c(1,2,NA,4,NA),
                               WALKING=c(3,5,5,9,1),
                               SCOOTER= c(2,4,6,9,3))

안녕하세요, 사과 드리며, 나는 이것에 대한 새로운 것이고, 이것이이 사이트에 너무 기본적이지는 않기를 바랍니다. 이와 같은 데이터 프레임이 있습니다 (DATA1). 이는 DATA2를 가져 오기 위해 변수 "스쿠터"에서 누락 된 값을 돌려주었습니다. DATA1 및 DATA2를 사용하여 변수 "스쿠터"변수의 밀도 플롯을 수행하고 싶습니다. 나는 이것을 별도로 수행하는 법을 배웠습니다.

플롯 < -ggplot (data= data1, aes (x= scotter)) + geom_histogram (AES (y= .. 밀도 ..), color= "black", fill= "white") + geom_density (alpha= .2, fill= "blue") + xlab ( 'data1 테이블') + ylab ( '확률 밀도 함수')

플롯 < -ggplot (data= data2, aes (x= scotter)) + geom_histogram (AES (y= .. 밀도 ..), color= "black", fill= "white") + geom_density (alpha= .2, fill= "핑크") + xlab ( 'data2 table') + ylab ( '확률 밀도 함수')

이 인수를 결합하는 방법이 있습니다. 그래서 나는 이와 같은 프레임에 플롯을 가지고 있습니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오 (예시적인 목적을 위해 그림을 구성)

  • 답변 # 1

    이것은 예를 들어 두 데이터 집합을 모두 바인딩하여 수행 할 수 있습니다.DPLER :: BIND_ROWS....에 아래 code에서 i는 바인드 에드 데이터 세트에 식별자를 추가하여가득 따르다미학. 채우기 색상은 다음을 통해 설정할 수 있습니다scale_fill_manual....에

    library(dplyr)
    library(ggplot2)
    data <-list(data1= Data1, data2= Data2) %>%
      bind_rows(.id= "id")
    ggplot(data=data, aes(x=SCOOTER)) +
      geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white")+
      geom_density(aes(fill= id), alpha=.2)+
      scale_fill_manual(values= c(data1= "blue", data2= "pink")) +
      xlab('Scooter')+
      ylab('Probability Density Function')
    #> `stat_bin()` using `bins= 30`. Pick better value with `binwidth`.
    #> Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).
    #> Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density).
    

  • 답변 # 2

    이것은 예를 들어 두 데이터 집합을 모두 바인딩하여 수행 할 수 있습니다.DPLER :: BIND_ROWS....에 아래 code에서 i는 바인드 에드 데이터 세트에 식별자를 추가하여가득 따르다미학. 채우기 색상은 다음을 통해 설정할 수 있습니다scale_fill_manual....에

    library(dplyr)
    library(ggplot2)
    data <-list(data1= Data1, data2= Data2) %>%
      bind_rows(.id= "id")
    ggplot(data=data, aes(x=SCOOTER)) +
      geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white")+
      geom_density(aes(fill= id), alpha=.2)+
      scale_fill_manual(values= c(data1= "blue", data2= "pink")) +
      xlab('Scooter')+
      ylab('Probability Density Function')
    #> `stat_bin()` using `bins= 30`. Pick better value with `binwidth`.
    #> Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).
    #> Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density).
    

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