所以我有两个 Dataframe ，一个是另一个的严格子集（它是这个 Dataframe 和另一个 Dataframe 之间的交集）。 Dataframe 是变量和相关计数的列表。
我遇到的问题是，即使与绘制完全相同数据的直方图相比，得到的密度图对数据也没有意义

ggplot()+
geom_histogram(data = vdjtoolTableTwo, aes(x = log10(frequency), y = after_stat(density), weight = count), fill=rgb(0,0,1,1/4)) +
geom_density(data = vdjtoolTableTwo, aes(x = log10(frequency), y = after_stat(density), weight = count), fill="black", alpha = 0.25)+
geom_histogram(data = tableOfGraphData, aes(x = log10(frequency.y), y = after_stat(density), weight = count.y), fill=rgb(1,0,0,1/4)) +
geom_density(data = tableOfGraphData, aes(x = log10(frequency.y), y = after_stat(density),  weight = count.y), fill = "red", alpha = 0.25)+
coord_cartesian(xlim = scale)

其中tableOfGraphData是vdjTableTwo的严格子集
结果如下

在直方图中可以清楚地看到，蓝色的表格（vdjtoolTableTwo）稍微向下移动，具有相对较高浓度的低频值，并且较红的直方图tableOfGraphData稍微向较高的值移动，
让我困惑的是为什么密度图的相对形状与直方图不一致，感觉红色曲线应该在上半部分的所有点上都在黑色曲线之上，但事实并非如此。
在密度图中添加“调整= 1/5”只会进一步加剧问题

我相信这是一些简单的关于密度图的工作原理，但我不能为我的生活弄清楚它。任何建议，甚至从哪里开始寻找将不胜感激