没问题，我来帮你实现这个需求！咱们一步步来，先处理数据，再画图：

1. 准备并处理数据 #

首先，咱们把你提供的数据集导入R，注意金额列里的逗号是小数点分隔符，得先转换成R能识别的数值格式。然后计算每个年龄对应的平均金额（也就是你说的fréquence moyenne）：

# 加载需要的包
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 创建原始数据集
df <- data.frame(
  Amount = c("201,1", "292,2", "218,2", "292,1"),
  Age = c(17, 19, 12, 19)
)

# 处理金额列：把逗号换成小数点，转成数值型
df$Amount <- as.numeric(gsub(",", ".", df$Amount))

# 计算每个年龄的平均金额
avg_amount <- df %>%
  group_by(Age) %>%
  summarise(mean_amount = mean(Amount))

2. 绘制组合图 #

接下来咱们用ggplot2先画年龄的密度图，然后叠加平均金额的散点图。因为密度图的y轴是密度值，散点的y轴是平均金额，尺度差异大，所以咱们用双y轴来展示：

ggplot() +
  # 画年龄的密度图，填充半透明
  geom_density(data = df, aes(x = Age), fill = "#619CFF", alpha = 0.5) +
  # 叠加平均金额的散点图，用红色突出
  geom_point(data = avg_amount, aes(x = Age, y = mean_amount), 
             color = "#F8766D", size = 4, shape = 19) +
  # 设置双y轴：右侧y轴对应平均金额
  scale_y_continuous(
    name = "年龄密度",
    sec.axis = sec_axis(~., name = "fréquence moyenne (平均金额)")
  ) +
  # 设置标题和坐标轴标签
  labs(
    x = "年龄",
    title = "年龄密度图 + 按年龄分组的平均金额散点"
  ) +
  # 用简洁的主题
  theme_minimal()

代码说明： #

• geom_density()：绘制年龄的密度分布，选了蓝色半透明填充，方便看清后面的散点
• geom_point()：用红色大圆点标记每个年龄对应的平均金额，和密度图形成清晰对比
• scale_y_continuous()：设置左侧y轴为密度值，右侧y轴为平均金额，完美适配两个图层的尺度差异
• theme_minimal()：用清爽的极简主题让图表更易读

这样画出来的图就能同时展示年龄的分布密度，以及每个年龄对应的平均金额啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naï