geom_density_ridges不绘制样本量为2的分组，如何解决？

问题重现 #

当使用ggridges绘制Joy图时，仅含2个数据点的分组会被自动跳过，但geom_violin可以正常显示所有分组。示例代码如下：

df <- data.frame(class=factor(c("a","a","a","b","b")),value=c(2,4,5,2,3))
# geom_violin正常显示两个分组
ggplot(df,aes(y=class,x=value)) + geom_violin()
# geom_density_ridges仅显示分组a
ggplot(df,aes(y=class,x=value)) + geom_density_ridges()

二者差异原因 #

• geom_violin：针对极小样本做了兼容处理，即使只有2个数据点，也会通过核密度估计生成简化的分布轮廓，不会因样本量不足过滤分组。
• geom_density_ridges：默认设置了rel_min_height = 0.01的过滤规则——仅保留密度峰值达到整体最高密度1%的分组。仅2个数据点的分组生成的密度曲线峰值极低，无法满足该阈值，因此被自动跳过；同时默认的核密度带宽对极小样本适配性差，进一步加剧了这个问题。

解决办法 #

调整geom_density_ridges的参数，取消密度峰值限制并优化带宽，即可显示所有分组：

ggplot(df,aes(y=class,x=value)) + 
  geom_density_ridges(rel_min_height = 0, bandwidth = 0.6)

• rel_min_height = 0：取消密度峰值的最低比例要求，强制显示所有分组的密度曲线。
• bandwidth = 0.6：手动指定带宽，让小样本的密度曲线轮廓更合理（可根据数据实际情况调整）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Micah