5

私は数時間苦労してきましたが、それはとても簡単だと確信しています。

ここの一番下の寄せ集めからコピーして貼り付けることで再現できるデータセットがあります。

こんな感じで始まります

> head(mydata)
  POSITION W_MEAN T_MEAN W_STDEV T_STDEV COUNT POSCAT
1        1 108.36 109.37    5.02    4.61   117  START
2        2 107.31 109.32    4.50    3.67   167  START
3        3 108.82 109.72    4.62    4.70   162  START
4        4 109.73 111.17    3.90    3.29   154  START
5        5 109.69 111.16    4.31    4.41   163  START
6        6 110.23 111.69    4.71    3.68   159  START

POSCATは、私が役職に応じて割り当てたカテゴリです。1-40 = 開始、41-120 = 中、121+ = 終了。

を使用して、データフレーム全体の素敵なヒストグラムを作成しました

m <- ggplot(mydata, aes(x=T_MEAN))
m + geom_histogram(aes(y = ..density..)) + geom_density()

しかし、POSCATを使用してSTART、MIDDLE、ENDのヒストグラムをファセットしたいので、これを試しました

m <- ggplot(mydata, aes(x=T_MEAN))
m + geom_histogram(aes(y = ..density..)) + geom_density()
m + facet_grid(~ POSCAT) 

そして、それは私にこのエラーを与えます

エラー: 印刷にレイヤーがありません

私は何を間違っていますか?

助けてくれてありがとう!

mydata <- 構造体(リスト(位置 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 , 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45 , 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70 , 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95 , 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120 、121、122、123、124、125、126、127、128、129、130、131、132、133、134、135、136、137、138、139、140、141、142、143、144、145 、146、147、148、149、150、151、152、153、154、155、156、157、158、159、160、161、162、163)、W_MEAN = c(108.36、107.31、108.82、3、109.82) 109.69、110.23、109.64、109.69、110.81、109.89、110.41、110.34、110.68、110.39、111.18、110.59、110.69、110.5、111.5、111.33、111.05、111.78、111.59、111.94、111.4、11.4、112.09、112.09、112.09、112.09、112.09、112.09、112.09、112.09、112.09、112.0911.09 112.36、112.25、112.65、112.57、112.86、112.33、112.74、113.29、112.47、112.78、112.18、112.24、112.8、112.92、112.36、112.86、112.86、11.86、11.86、112.86 113.19、112.71、112.89、112.83、113.15、112.51、112.81、112.72、112.2、113.04、111.49、113.06、112.48、112.82、112、112.62、112.8、112.8、112.8、112.81、112.81、112.81、112.81.8 111.08、112.58、112.67、112.15、113.01、111.97、112.32、112.06、112.52、112.11、112.38、111.57、112.33、112.03、111.97、111.94、11.5、11.5、11.5、11.94、11.94、11.94、11.94、11.94、11.94、11.94 111.07、111.35、111.29、111.35、110.93、110.87、110.64、110.74、110.52、110.39、110.14、109.91、110.95、110.85、111.08、110.49、110.81、109.8、110.34、110.14、109.95、110.14、109.95、110.5。 110.46、110.57、110.22、110.42、110.2、110.16、110.04、110.52、110.79、109.43、110.55、110.35、110.66、110.05、110.73、110.48、110.73、110.30.30.30.30.30.30.48、110.70.48、110.30.30.30.30.30.48.48、110.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30.30。 110.73, 109.96), T_MEAN = c(109.37, 109.32, 109.72, 111.17, 111.16, 111.69, 111.6, 111.59, 112.07, 111.78, 112.01, 112.16, 112.43, 112.23, 112.17, 112.6, 112.48, 112.45, 113.4, 113.02, 113.08 , 113.2, 113.41, 113.38, 113.41, 113.64, 113.5, 114.1, 113.97, 114.22, 114.42, 114.37, 114.06, 114.07, 114.06, 114.25, 114.18, 114.57, 114.4, 114.25, 114.97, 114.4, 114.64, 114.29, 114.3, 114.5 、114.5、114.45、114.48, 114.89, 114.46, 114.77, 114.76, 114.3, 114.47, 114.4, 114.61, 114.25, 114.5, 114.73, 114.73, 114.42, 114.34, 114.52, 114.39, 114.43, 114.02, 114.23, 113.8, 114.4, 114.17, 114.35, 114.03, 114.29、114.44、114.19、114.27、114.22、114.25、113.4、113.84、113.99、113.82、113.32、113.93、114.26、114.04、114.4、114.06、113.94、113.5、113.5、113.5、113.5、113.5、113.5、113.5、113.5、1133.5、113.5、1133.5、1133.5、113.5、1133.5、113.5、1133.5、113.94 113.57、113.78、113.59、113.01、113.5、113.43、113.44、113.02、113.4、113.36、112.97、112.65、112.95、112.99、112.51、112.45、112.26、112.51、112.09、111.86、111.86、111.09、11.09、11.09、11.09、11.09、11.09 112.02、112.36、111.46、111.88、111.76、111.28、111.97、112.05、112.1、112.25、111.69、111.28、111.87、111.85、111.98、111.77、111.81、11.01.78、11.81、11.81、11.81、11.81、11.81、11.81、11.81、11.81112.06, 111.87, 112.02, 111.63, 111.95, 112.08, 112, 111.48, 112.11, 111.5, 111.85, 112.03, 111.87, 111.53, 111.8, 111.73, 111.44), W_STDEV = c(5.02, 4.5, 4.62, 3.9, 4.31, 4.71 、3.89、4.59、4.24、4.08、4.19、3.66、3.66、3.93、3.79、3.62、3.67、3.74、3.4、3.74、3.33、3.34、2.98、3.69、3.55、3.18、3.12、3.28、3.58、3.57、3.81 , 3.14, 3.45, 3.59, 3.81, 3.82, 3.22, 3.37, 3, 3.09, 3.07, 2.96, 2.86, 2.83, 2.72, 2.91, 2.77, 3.17, 3.57, 3.11, 3.2, 3.14, 1.3, 3.9. 、3.21、2.99、3.39、2.99、3.39、3.41、3.12、3.39、3.09、3.16、3.22、2.79、3.13、3.27、4.09、3.02、3.15、2.98、3.13、3.3、3.07、3.07、3.26、3.15、3.35、3.26、3.15、3.35 , 3.23, 3.47, 3.65, 2.79, 2.78, 3.3, 3.08, 2.91, 2.76, 2.91, 3.05, 3.24, 3.28, 2.84, 2.76, 2.72, 2.97, 3.44, 2.75, 3.16, 2.9, 2.9, 3.9, 3.958 .74, 2.89, 3.51, 3.54, 3.75, 3.36, 3.73, 3.34, 3.64, 3.81, 3.27, 3.87, 3.62, 3.8, 3.36, 3.25, 3.41, 3.33, 3.52, 3.57, 3.7, 8, 3.7, 3.2.3.7 3.14、3.53、3.26、3.38、4.39、3.13、3.18、3.13、3.61、3.72、3.47、3.52、3.77、3.26、3.55、3.98、3.63、3.54、3.47、3.42、3.33、3.73、3.04、3.51、3.04、3.51、3.04、 3.63、2.98、3.22、3.47、3.62、3.74、2.9、4.18)、T_STDEV = c(4.61、3.67、4.7、3.29、4.41、3.68、3.19、3.56、3.19、3.43、3.14、2.5、3.5、3.9 、2.78、2.65、2.56、2.75、2.84、2.52、2.66、2.56、2.56、2.47、2.39、2.61、2.44、2.62、2.4、2.46、2.28、2.39、2.5、2.66、4、2.4、2.4、2.4、2.4。 、2.38、2.28、2.32、2.36、2.39、2.13、2.18、2.56、2.44、2.23、2.48、2.41、2.19、2.59、2.44、2.58、2.49、2.28、2.37、2.35、2.3、2.47、2.25、2.71、2.33、2.71、2.33 、2.42、2.58、2.14、2.4、2.48, 3.08, 2.33, 2.33, 2.36, 2.33, 2.53, 2.51, 2.62, 2.6, 2.45, 2.51, 2.55, 2.67, 2.81, 2.32, 2.2, 2.59, 2.53, 2.28, 2.27, 2.4, 2.415 2.49、2.35、2.37、2.57、2.85、2.4、2.77、2.98、2.45、2.67、2.56、3.15、2.74、2.87、2.96、3.41、3.04、3.25、3.02、3.49、3.42、2.97、3.66、3.46、3.62、3.46、3.62、 3.22, 3.16, 3.41, 3.26, 3.35, 3.34, 3.79, 3.65, 3.53, 3.09, 2.95, 3.1, 3.2, 3.04, 3.33, 4.14, 3.01, 2.92, 3.07, 3.35, 3.2, 1, 3.6 3. 3.31, 4.18, 3.74, 3.6, 3.4, 3.34, 3.23, 3.58, 3.02, 3.27, 2.97, 3.68, 2.92, 3.31, 3.36, 3.52, 3.69, 3.51, 4.27)、カウント = c(117, 5, 1, 267) 、163、159、164、170、171、170、168、170、163、166、172、173、173、166、173、163、177、174、175、173、175、170、165、172、175 、176、174、175、174、168、174、171、174、175、176、170、171, 168, 171, 165, 171, 170, 170, 174, 173, 174, 158, 170, 168, 170, 168, 169, 174, 171, 166, 168, 169, 172, 158, 163, 173, 167, 172, 167, 169, 168, 166, 165, 171, 158, 158, 170, 174, 173, 169, 164, 168, 174, 168, 169, 170, 174, 174, 171, 159, 161, 169, 163, 169, 169, 164, 172, 171, 164, 170, 165, 161, 162, 165, 163, 166, 169, 173, 168, 169, 165, 169, 166, 163, 170, 171, 172, 169, 169, 166, 163, 168, 166, 168, 168, 172, 171, 172, 168, 172, 164, 169, 169, 170, 172, 171, 167, 161, 166, 170, 170, 172、169、173、160、168、161、171、173、171、166、158、170、167、166、169、169、159、160、157、150、159、146、88)、POSCAT = c ("START", "START", "START", "START", "START", "START", "START", "START","START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START" "、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、 "START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"START"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE "、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」 "、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、 「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」 "、"中"、"中"、"中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」、「中」 , "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", "MIDDLE", " MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"MIDDLE"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END" , "END", "END", "END", "END","END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END" , "END", "END", "END", "END", "END", "END", "END", "END", "END", "END", "END", "END"," END", "END", "END", "END", "END", "END")), .Names = c("POSITION", "W_MEAN", "T_MEAN", "W_STDEV", "T_STDEV", "COUNT", "POSCAT"), row.names = c(NA, 163L), class = "data.frame")END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END" 、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END")) , .Names = c("POSITION", "W_MEAN", "T_MEAN", "W_STDEV", "T_STDEV", "COUNT", "POSCAT"), row.names = c(NA, 163L), class = "データ。フレーム")END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END" 、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END")) , .Names = c("POSITION", "W_MEAN", "T_MEAN", "W_STDEV", "T_STDEV", "COUNT", "POSCAT"), row.names = c(NA, 163L), class = "データ。フレーム")END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END" , "END")), .Names = c("POSITION", "W_MEAN", "T_MEAN", "W_STDEV", "T_STDEV", "COUNT", "POSCAT"), row.names = c(NA, 163L )、クラス = "data.frame")END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END"、"END" , "END")), .Names = c("POSITION", "W_MEAN", "T_MEAN", "W_STDEV", "T_STDEV", "COUNT", "POSCAT"), row.names = c(NA, 163L )、クラス = "data.frame")名前 = c(NA, 163L)、クラス = "data.frame")名前 = c(NA, 163L)、クラス = "data.frame")

4

1 に答える 1

9

への割り当てにエラーがあっただけで、すべてがそこにありましたm。これらのいずれかがうまくいくはずです:

m <- ggplot(mydata, aes(x=T_MEAN))
m + geom_histogram(aes(y = ..density..)) + geom_density() + facet_grid(~ POSCAT) 

また

m <- ggplot(mydata, aes(x=T_MEAN))
m <- m + geom_histogram(aes(y = ..density..)) + geom_density() 
m + facet_grid(~ POSCAT) 
于 2011-03-05T05:22:53.180 に答える