如何为dt数据表中各delivYear的nrOrders按month绘制分布密度图？

你的数据里nrOrders是离散计数变量，month是有序分类变量，虽无传统连续变量，但可通过两种思路实现你需要的分布/密度可视化：

一、按配送年份，展示订单数的整体密度分布（不区分月份） #

若想观察每个delivYear下nrOrders的整体分布形态，可将离散计数变量近似为连续变量，用核密度估计绘制密度图，或结合直方图展示：

代码示例（ggplot2） #

library(ggplot2)
library(data.table)

# 确保数据为data.table格式
setDT(dt)

# 纯密度图
ggplot(dt, aes(x = nrOrders, color = delivYear, fill = delivYear)) +
  geom_density(alpha = 0.3) +
  labs(title = "各配送年份订单数的密度分布",
       x = "订单数量", y = "密度", color = "配送年份", fill = "配送年份") +
  theme_minimal()

# 直方图+密度曲线组合
ggplot(dt, aes(x = nrOrders, color = delivYear, fill = delivYear)) +
  geom_histogram(aes(y = after_stat(density)), bins = 15, alpha = 0.3, position = "identity") +
  geom_density(alpha = 0.2) +
  labs(title = "各配送年份订单数的分布（直方图+密度）",
       x = "订单数量", y = "密度", color = "配送年份", fill = "配送年份") +
  theme_minimal()

二、按配送年份+月份，展示订单数的分布（贴合核心需求） #

你的核心需求是分析nrOrders在month上的分布，用箱线图或小提琴图更直观，能看到每个月份下订单数的中位数、四分位、极值等分布特征，同时按配送年份区分：

代码示例：按年份分面，展示各月份订单数分布 #

# 确保月份保持自然顺序
dt$month <- factor(dt$month, levels = c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"), ordered = TRUE)

# 箱线图
ggplot(dt, aes(x = month, y = nrOrders)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", alpha = 0.7) +
  facet_wrap(~delivYear, ncol = 1) +
  labs(title = "各配送年份每月订单数分布",
       x = "月份", y = "订单数量") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

# 小提琴图+箱线图组合（更清晰展示分布形态）
ggplot(dt, aes(x = month, y = nrOrders)) +
  geom_violin(fill = "lightgreen", alpha = 0.5) +
  geom_boxplot(width = 0.2, color = "darkred") +
  facet_wrap(~delivYear, ncol = 1) +
  labs(title = "各配送年份每月订单数分布（小提琴+箱线）",
       x = "月份", y = "订单数量") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

代码示例：按月份分组，对比不同年份的订单数分布 #

ggplot(dt, aes(x = month, y = nrOrders, color = delivYear, fill = delivYear)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.3, position = position_dodge(width = 0.8)) +
  labs(title = "各月份不同配送年份的订单数分布",
       x = "月份", y = "订单数量", color = "配送年份", fill = "配送年份") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

三、补充说明 #

• 离散变量的密度图通过核密度估计将离散数据平滑为连续曲线，可帮助观察整体分布的集中趋势与离散程度；
• 若更关注月份维度的分布，箱线图/小提琴图比单纯密度图更贴合需求，因为它们直接关联了month变量；
• 所有代码基于ggplot2包，未安装可执行：install.packages("ggplot2")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miko