RStudio中ggridges绘图空白且出现Picking joint bandwidth of NaN错误求助

问题根源 #

你遇到的空白图和Picking joint bandwidth of NaN提示，核心原因是每个分组（NoFct + para）仅包含1个数据点。密度曲线（density）的计算需要至少2个样本点来估算带宽和分布形态，单数据点无法生成有效的密度估计，因此ggridges无法绘制出任何内容。

查看你的长格式数据sample_long，每个No对应的nm和nm1各只有1个值，比如No=0时，para=nm有1个值，para=nm1也只有1个值，所有分组都是单数据点，自然无法计算密度。

解决方案 #

方案1：补充同组数据（推荐） #

如果你的实际场景可以收集更多同组数据，比如每个No下的nm和nm1各有多个重复观测，就能正常生成密度曲线。以下是模拟补充数据的示例：

# 模拟每个No下各有5个重复数据
set.seed(123)
sample_expanded <- sample %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    nm = list(rnorm(5, mean = nm, sd = 100)),
    nm1 = list(rnorm(5, mean = nm1, sd = 100))
  ) %>%
  unnest(c(nm, nm1))

# 转换长格式并绘图
sample_long_expanded <- pivot_longer(sample_expanded, cols = c(nm, nm1), names_to = "para")
sample_long_expanded %>%
  mutate(NoFct = fct_rev(as.factor(No))) %>%
  ggplot(aes(y = NoFct)) +
  geom_density_ridges(
    aes(x = value, fill = para), 
    alpha = .8
  )

方案2：改用适合单数据点的可视化方式 #

如果无法补充数据，换用能展示单数据点的几何层，比如结合geom_point或geom_jitter，也可以保留ggridges的主题风格：

示例1：用点展示每个分组的数值

sample_long %>%
  mutate(NoFct = fct_rev(as.factor(No))) %>%
  ggplot(aes(y = NoFct, x = value, color = para)) +
  geom_point(size = 3) +
  theme_ridges() # 保留ggridges的主题风格

示例2：用ridgeline模拟单数据点的"密度"（仅作展示）

如果一定要用ridgeline样式，可以强制设置极小带宽来模拟单数据点的尖峰：

sample_long %>%
  mutate(NoFct = fct_rev(as.factor(No))) %>%
  ggplot(aes(y = NoFct)) +
  geom_density_ridges(
    aes(x = value, fill = para),
    alpha = .8,
    bandwidth = 1, # 强制设置极小带宽
    scale = 0.5 # 调整ridge高度
  )

注：这种方式效果有限，仅适合必须用ridgeline风格的场景。

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