¿Cómo superponer gráficos de densidad en R?

Me gustaría superponer 2 diagramas de densidad en el mismo dispositivo con R. ¿Cómo puedo hacer eso? Busqué en la web pero no encontré ninguna solución obvia.

Mi idea sería leer datos de un archivo de texto (columnas) y luego usar

plot(density(MyData$Column1))
plot(density(MyData$Column2), add=T)

O algo con este espíritu.

utilizar linespara el segundo:

plot(density(MyData$Column1))
lines(density(MyData$Column2))

Sin embargo, asegúrese de que los límites de la primera parcela sean adecuados.

ggplot2 es otro paquete de gráficos que maneja cosas como el problema de rango que menciona Gavin de una manera bastante hábil. También maneja la generación automática de leyendas apropiadas y, en mi opinión, generalmente tiene una sensación más pulida fuera de la caja con menos manipulación manual.

library(ggplot2)

#Sample data
dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))
#Plot.
ggplot(dat, aes(x = dens, fill = lines)) + geom_density(alpha = 0.5)

Agregar una versión de gráficos base que se ocupa de los límites del eje y, agrega colores y funciona para cualquier cantidad de columnas:

Si tenemos un conjunto de datos:

myData <- data.frame(std.nromal=rnorm(1000, m=0, sd=1),
                     wide.normal=rnorm(1000, m=0, sd=2),
                     exponent=rexp(1000, rate=1),
                     uniform=runif(1000, min=-3, max=3)
                     )

Luego para trazar las densidades:

dens <- apply(myData, 2, density)

plot(NA, xlim=range(sapply(dens, "[", "x")), ylim=range(sapply(dens, "[", "y")))
mapply(lines, dens, col=1:length(dens))

legend("topright", legend=names(dens), fill=1:length(dens))

Lo que da:

Solo para proporcionar un conjunto completo, aquí hay una versión de la respuesta de Chase usando lattice:

dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))

densityplot(~dens,data=dat,groups = lines,
            plot.points = FALSE, ref = TRUE, 
            auto.key = list(space = "right"))

que produce una trama como esta:

Así es como lo hago en la base (en realidad se menciona en los comentarios de la primera respuesta, pero mostraré el código completo aquí, incluida la leyenda, ya que aún no puedo comentar ...)

Primero necesita obtener la información sobre los valores máximos para el eje y de las gráficas de densidad. Por lo tanto, primero debe calcular las densidades por separado

dta_A <- density(VarA, na.rm = TRUE)
dta_B <- density(VarB, na.rm = TRUE)

Luego, grábelos de acuerdo con la primera respuesta y defina los valores mínimo y máximo para el eje y que acaba de obtener. (Puse el valor mínimo en 0)

plot(dta_A, col = "blue", main = "2 densities on one plot"), 
     ylim = c(0, max(dta_A$y,dta_B$y)))  
lines(dta_B, col = "red")

Luego agregue una leyenda en la esquina superior derecha

legend("topright", c("VarA","VarB"), lty = c(1,1), col = c("blue","red"))

Tomé el ejemplo de celosía anterior e hice una función ingeniosa. Probablemente haya una mejor manera de hacer esto con remodelar a través de fusión / fundición. (Comente o edite si ve una mejora).

multi.density.plot=function(data,main=paste(names(data),collapse = ' vs '),...){
  ##combines multiple density plots together when given a list
  df=data.frame();
  for(n in names(data)){
    idf=data.frame(x=data[[n]],label=rep(n,length(data[[n]])))
    df=rbind(df,idf)
  }
  densityplot(~x,data=df,groups = label,plot.points = F, ref = T, auto.key = list(space = "right"),main=main,...)
}

Uso de ejemplo:

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1),main='BN1 vs BN2')

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1))

Puede utilizar el ggjoypaquete. Digamos que tenemos tres betadistribuciones diferentes como:

set.seed(5)
b1<-data.frame(Variant= "Variant 1", Values = rbeta(1000, 101, 1001))
b2<-data.frame(Variant= "Variant 2", Values = rbeta(1000, 111, 1011))
b3<-data.frame(Variant= "Variant 3", Values = rbeta(1000, 11, 101))


df<-rbind(b1,b2,b3)

Puede obtener las tres distribuciones diferentes de la siguiente manera:

library(tidyverse)
library(ggjoy)


ggplot(df, aes(x=Values, y=Variant))+
    geom_joy(scale = 2, alpha=0.5) +
    scale_y_discrete(expand=c(0.01, 0)) +
    scale_x_continuous(expand=c(0.01, 0)) +
    theme_joy()

Siempre que haya problemas de límites de eje no coincidentes, basese debe utilizar la herramienta correcta en gráficos matplot. La clave es aprovechar los argumentos fromy topara density.default. Es un poco hack, pero bastante sencillo de rodar usted mismo:

set.seed(102349)
x1 = rnorm(1000, mean = 5, sd = 3)
x2 = rnorm(5000, mean = 2, sd = 8)

xrng = range(x1, x2)

#force the x values at which density is
#  evaluated to be the same between 'density'
#  calls by specifying 'from' and 'to'
#  (and possibly 'n', if you'd like)
kde1 = density(x1, from = xrng[1L], to = xrng[2L])
kde2 = density(x2, from = xrng[1L], to = xrng[2L])

matplot(kde1$x, cbind(kde1$y, kde2$y))

Añadir campanas y silbatos como desee ( matplotacepta todos los estándar plot/ parargumentos, por ejemplo lty, type, col, lwd, ...).