Ebenso können wir Histogramme einer Variable nach Gruppen trennen, wie wir es mit den Balkendiagrammen zuvor gemacht haben. Hierzu nutzen wir die Extra-Funktion facet_grid()
, die den Plot teilt, sodass die Grafiken besser zu erkennen sind. In facet_grid()
geben wir einfach nur in einer Formel an (x ~ y
) nach welcher Variable auf der x-Achse bzw. y-Achse aufgeteilt werden soll. Wir wollen jetzt nur auf der y-Achse nach Geschlecht aufteilen.
histGroup <- ggplot(
pss,
aes(
agea,
fill = gndr
)
) +
geom_histogram(
aes(y = ..density..),
alpha = 0.2
) +
geom_density(alpha = 0.2) +
facet_grid(
.~ gndr
) +
scale_fill_manual(
name = "Gender",
labels = c(
"Female",
"Male"
),
values = beyonce_palette(72)
) +
labs(
x = "Age in years",
y = "Density",
title = "Histogram of Age"
)
histGroup
## Warning: The dot-dot notation (`..density..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(density)` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
## Warning: Removed 157 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
## Warning: Removed 157 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_density()`).
Nun verändern wir noch die Beschriftungen über den Histogrammen und entfernen die Legende (weil sonst doppelt!).
histGroup <- ggplot(
pss,
aes(
agea,
fill = gndr
)
) +
geom_histogram(
aes(y = ..density..),
alpha = 0.2,
bins = 30,
position = "identity"
) +
geom_density(alpha = 0.2) +
facet_grid(
.~ gndr
) +
scale_fill_manual(values = beyonce_palette(72)) +
labs(
x = "Age in years",
y = "Density",
title = "Histogram of Age"
) +
theme(legend.position = "none")
histGroup
## Warning: Removed 157 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
## Warning: Removed 157 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_density()`).
Als Alternative kannst du auch ein Ridgeline-Plot erstellen. Mehr dazu auf der nächsten Seite!