如何从带阴影区域的ggplot对象提取Loess曲线边界坐标及了解其内部结构？

给定如下ggplot2绘图代码：

library(ggplot2)
library(gcookbook)   # heightweight data set is from gcookbook

# Two loess lines, one for males and for females; factor is in aes():
ggplot(data = heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn, color = sex)) +
  theme_bw() +
  # females with Venus symbol in red, males with Mars symbol in blue:
  geom_point( shape = if_else(heightweight$sex=="f", "♀", "♂"),
              size = 3,
              color = if_else(heightweight$sex=="f", "red", "blue")) +
  geom_smooth() -> p

需求是从绘图对象p中提取6组(x,y)坐标：

• 女性Loess拟合曲线的坐标
• 女性拟合曲线的上置信边界坐标
• 女性拟合曲线的下置信边界坐标
• 男性Loess拟合曲线的坐标
• 男性拟合曲线的上置信边界坐标
• 男性拟合曲线的下置信边界坐标

直接用str(p)查看对象结构时内容过于复杂，无法明确提取路径，比如不知道如何写出类似p.Loess.F.upper <- p$<..>的正确代码。同时想了解：是否有关于ggplot对象内部元素的详细说明？或其他类似非ggplot绘图对象的相关说明？

一、提取Loess曲线及置信边界的坐标 #

ggplot对象的绘图数据可以通过官方提供的ggplot_build()函数提取，它会把绘图所需的所有计算后的数据整理成结构化列表：

1. 先将ggplot对象转为构建后的对象：

p_build <- ggplot_build(p)

2. 查看p_build的核心结构，其中data元素包含所有图层的计算数据：

str(p_build$data)

p_build$data是一个列表，每个元素对应一个图层：

• 索引1对应geom_point的散点数据
• 索引2对应geom_smooth的Loess拟合及置信区间数据

3. 提取geom_smooth的计算数据：

smooth_data <- p_build$data[[2]]

这个数据框包含关键列：

• x：年龄（ageYear）
• y：拟合身高（Loess曲线值）
• ymin：下置信边界
• ymax：上置信边界
• colour：分组颜色（红色对应女性，蓝色对应男性）

4. 拆分出男女对应的6组数据：

# 女性相关数据
female_fit <- subset(smooth_data, colour == "red", select = c(x, y))
female_upper <- subset(smooth_data, colour == "red", select = c(x, ymax))
female_lower <- subset(smooth_data, colour == "red", select = c(x, ymin))

# 男性相关数据
male_fit <- subset(smooth_data, colour == "blue", select = c(x, y))
male_upper <- subset(smooth_data, colour == "blue", select = c(x, ymax))
male_lower <- subset(smooth_data, colour == "blue", select = c(x, ymin))

二、关于绘图对象内部结构的说明 #

1. ggplot对象的内部结构：ggplot2官方并未详细公开对象的底层私有结构，因为这些属于实现细节，可能随版本更新发生变化，不建议直接通过p$xxx的方式访问。推荐使用ggplot_build()、ggplot_gtable()这类官方工具函数来提取数据或修改绘图元素。

2. 非ggplot绘图对象的参考：对于基础绘图（base plot）生成的对象，其内部结构同样属于底层实现，没有统一的公开详细文档。通常可以用str()查看结构，或用recordPlot()捕获绘图状态后分析，但这类操作依赖具体版本，稳定性较差。

3. 更可控的替代思路：如果只是需要Loess拟合结果，完全可以不依赖ggplot对象，直接用loess()函数手动拟合并计算置信区间，这种方式更灵活：

# 手动拟合女性Loess曲线
loess_female <- loess(heightIn ~ ageYear, data = subset(heightweight, sex == "f"))
# 生成预测序列
x_seq <- seq(min(heightweight$ageYear), max(heightweight$ageYear), length.out = 100)
female_pred <- predict(loess_female, newdata = data.frame(ageYear = x_seq), se = TRUE)
# 提取拟合值和置信边界
female_fit_manual <- data.frame(x = x_seq, y = female_pred$fit)
female_upper_manual <- data.frame(x = x_seq, y = female_pred$fit + 1.96*female_pred$se.fit)
female_lower_manual <- data.frame(x = x_seq, y = female_pred$fit - 1.96*female_pred$se.fit)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2575105