我在R方面很新，我正在努力覆盖一个分为6个类的填充直方图和一个基于整个分布（而不是6个类的单独分布）的KDE。我有这个数据集4列（data1，data2，data3，起源）与所有的数据是连续的，起源是我的类别（地理位置）。我可以用6个类绘制data1的直方图，但是当我添加KDE曲线时，它也被分成6条曲线（每个类一条）。我想我明白我必须重写第一个aes参数，并在调用geom_density时创建一个新的参数，但是我找不到如何做到这一点。
翻译我的问题与虹膜数据集，我想KDE曲线的萼片。长度和不是一KDE曲线萼片。每个物种的长度。这是我的代码和iris数据的结果。
ggplot（数据=虹膜，aes（x=萼片长度，填充=物种））几何直方图（）主题最小（）几何密度（kernel=“gaussian”，bw=0.1，alpha=0.3）
Iris数据集示例
谢谢你的帮助。
问题是直方图显示计数，积分为和，密度图显示密度，积分为1。要使两者兼容，您必须使用层的stat部分的“computed variables”（计算变量），可以通过after\u stat（）访问。可以缩放密度，使其积分到总和，也可以缩放直方图，使其积分到1。
将直方图缩放到密度：
library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, fill = Species)) +
geom_histogram(aes(y = after_stat(density)),
position = 'identity') +
geom_density(bw = 0.1, alpha = 0.3)
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
将密度缩放到计数。要正确执行此操作，应将count计算变量与直方图的binwidth参数相乘。
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, fill = Species)) +
geom_histogram(binwidth = 0.2, position = 'identity') +
geom_density(aes(y = after_stat(count * 0.2)),
bw = 0.1, alpha = 0.3)
由reprex软件包（v1.0.0）于2021-06-22创建
作为旁注；直方图的默认位置参数是将条堆叠在另一条上。设置position=“identity”可防止出现这种情况。或者，也可以在密度层中设置position=“stack”。
编辑：对不起，我似乎掩盖了“我希望整个萼片都有1 KDE”。长度”——问题的一部分。您必须手动设置组，如下所示：
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, fill = Species)) +
geom_histogram(binwidth = 0.2) +
geom_density(bw = 0.1, alpha = 0.3,
aes(group = 1, y = after_stat(count * 0.2)))
