Wrong values when ploting a "percentage stacked area chart" with geom_area()

[marcelinodelacruz]

When ploting a "percentage stacked area chart" with geom_area(), the values in the chart vary depending on the range of the X-axis.

In the two examples bellow, the first one represents correctly two extreme values for a subset of the data (for 33 x-values), whereas for the whole data set (603 x-values) the same two extremes are incorrectly plotted (I represent with dashed segments the locations of the correct values).

This occurs not only for those two extremes but for also many others along the chart.

Here is the code to reproduce the bug:

dat <- structure(list(r = c(0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 
0.9, 1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2, 2.1, 
2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 
3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 
4.8, 4.9, 5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6, 
6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7, 7.1, 7.2, 7.3, 
7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 
8.7, 8.8, 8.9, 9, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 
10, 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11, 
11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 11.9, 12, 12.1, 
12.2, 12.3, 12.4, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.9, 13, 13.1, 13.2, 
13.3, 13.4, 13.5, 13.6, 13.7, 13.8, 13.9, 14, 14.1, 14.2, 14.3, 
14.4, 14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 15, 15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 
15.5, 15.6, 15.7, 15.8, 15.9, 16, 16.1, 16.2, 16.3, 16.4, 16.5, 
16.6, 16.7, 16.8, 16.9, 17, 17.1, 17.2, 17.3, 17.4, 17.5, 17.6, 
17.7, 17.8, 17.9, 18, 18.1, 18.2, 18.3, 18.4, 18.5, 18.6, 18.7, 
18.8, 18.9, 19, 19.1, 19.2, 19.3, 19.4, 19.5, 19.6, 19.7, 19.8, 
19.9, 20, 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1, 
1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2, 2.1, 2.2, 2.3, 
2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 
3.7, 3.8, 3.9, 4, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 
5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6, 6.1, 6.2, 
6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 
7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 
8.9, 9, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 10, 10.1, 
10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11, 11.1, 11.2, 
11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 11.9, 12, 12.1, 12.2, 12.3, 
12.4, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.9, 13, 13.1, 13.2, 13.3, 13.4, 
13.5, 13.6, 13.7, 13.8, 13.9, 14, 14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 
14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 15, 15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 15.5, 15.6, 
15.7, 15.8, 15.9, 16, 16.1, 16.2, 16.3, 16.4, 16.5, 16.6, 16.7, 
16.8, 16.9, 17, 17.1, 17.2, 17.3, 17.4, 17.5, 17.6, 17.7, 17.8, 
17.9, 18, 18.1, 18.2, 18.3, 18.4, 18.5, 18.6, 18.7, 18.8, 18.9, 
19, 19.1, 19.2, 19.3, 19.4, 19.5, 19.6, 19.7, 19.8, 19.9, 20, 
0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1, 1.1, 1.2, 
1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 
2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 
3.9, 4, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5, 5.1, 
5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 
6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 
7.8, 7.9, 8, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9, 
9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 10, 10.1, 10.2, 
10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11, 11.1, 11.2, 11.3, 
11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 11.9, 12, 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 
12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.9, 13, 13.1, 13.2, 13.3, 13.4, 13.5, 
13.6, 13.7, 13.8, 13.9, 14, 14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.6, 
14.7, 14.8, 14.9, 15, 15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 15.5, 15.6, 15.7, 
15.8, 15.9, 16, 16.1, 16.2, 16.3, 16.4, 16.5, 16.6, 16.7, 16.8, 
16.9, 17, 17.1, 17.2, 17.3, 17.4, 17.5, 17.6, 17.7, 17.8, 17.9, 
18, 18.1, 18.2, 18.3, 18.4, 18.5, 18.6, 18.7, 18.8, 18.9, 19, 
19.1, 19.2, 19.3, 19.4, 19.5, 19.6, 19.7, 19.8, 19.9, 20), value = c(0, 
51.1111111111111, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 20, 11.1111111111111, 
37.7777777777778, 26.6666666666667, 33.3333333333333, 28.8888888888889, 
24.4444444444444, 35.5555555555556, 40, 42.2222222222222, 40, 
37.7777777777778, 46.6666666666667, 44.4444444444444, 40, 42.2222222222222, 
42.2222222222222, 51.1111111111111, 53.3333333333333, 55.5555555555556, 
57.7777777777778, 48.8888888888889, 55.5555555555556, 57.7777777777778, 
55.5555555555556, 55.5555555555556, 53.3333333333333, 55.5555555555556, 
55.5555555555556, 55.5555555555556, 55.5555555555556, 53.3333333333333, 
55.5555555555556, 57.7777777777778, 55.5555555555556, 55.5555555555556, 
53.3333333333333, 60, 60, 57.7777777777778, 57.7777777777778, 
57.7777777777778, 60, 60, 60, 60, 57.7777777777778, 62.2222222222222, 
57.7777777777778, 57.7777777777778, 60, 57.7777777777778, 62.2222222222222, 
57.7777777777778, 60, 62.2222222222222, 62.2222222222222, 66.6666666666667, 
66.6666666666667, 62.2222222222222, 64.4444444444444, 57.7777777777778, 
66.6666666666667, 62.2222222222222, 62.2222222222222, 64.4444444444444, 
62.2222222222222, 62.2222222222222, 62.2222222222222, 64.4444444444444, 
64.4444444444444, 64.4444444444444, 68.8888888888889, 64.4444444444444, 
62.2222222222222, 64.4444444444444, 62.2222222222222, 64.4444444444444, 
62.2222222222222, 64.4444444444444, 66.6666666666667, 60, 66.6666666666667, 
64.4444444444444, 64.4444444444444, 62.2222222222222, 64.4444444444444, 
64.4444444444444, 62.2222222222222, 62.2222222222222, 60, 62.2222222222222, 
62.2222222222222, 60, 60, 60, 57.7777777777778, 57.7777777777778, 
57.7777777777778, 55.5555555555556, 53.3333333333333, 55.5555555555556, 
57.7777777777778, 57.7777777777778, 57.7777777777778, 53.3333333333333, 
53.3333333333333, 55.5555555555556, 55.5555555555556, 53.3333333333333, 
53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 
53.3333333333333, 51.1111111111111, 51.1111111111111, 53.3333333333333, 
53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 48.8888888888889, 
55.5555555555556, 51.1111111111111, 53.3333333333333, 51.1111111111111, 
51.1111111111111, 51.1111111111111, 51.1111111111111, 51.1111111111111, 
51.1111111111111, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 
53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 
53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 51.1111111111111, 
53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 53.3333333333333, 
51.1111111111111, 53.3333333333333, 48.8888888888889, 53.3333333333333, 
48.8888888888889, 48.8888888888889, 48.8888888888889, 48.8888888888889, 
46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 
46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 
46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 
46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 
46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 
46.6666666666667, 44.4444444444444, 40, 44.4444444444444, 40, 
40, 40, 37.7777777777778, 37.7777777777778, 40, 37.7777777777778, 
37.7777777777778, 35.5555555555556, 35.5555555555556, 35.5555555555556, 
35.5555555555556, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 35.5555555555556, 
37.7777777777778, 35.5555555555556, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 
0, 0, 0, 6.66666666666667, 8.88888888888889, 28.8888888888889, 
2.22222222222222, 4.44444444444444, 4.44444444444444, 8.88888888888889, 
13.3333333333333, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 4.44444444444444, 
2.22222222222222, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 
2.22222222222222, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 2.22222222222222, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 
0, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 0, 2.22222222222222, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2.22222222222222, 0, 0, 0, 2.22222222222222, 
2.22222222222222, 2.22222222222222, 2.22222222222222, 4.44444444444444, 
2.22222222222222, 4.44444444444444, 4.44444444444444, 4.44444444444444, 
4.44444444444444, 6.66666666666667, 4.44444444444444, 6.66666666666667, 
4.44444444444444, 4.44444444444444, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
4.44444444444444, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 4.44444444444444, 
4.44444444444444, 6.66666666666667, 4.44444444444444, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 8.88888888888889, 
8.88888888888889, 8.88888888888889, 8.88888888888889, 8.88888888888889, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 11.1111111111111, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 100, 48.8888888888889, 66.6666666666667, 
60, 71.1111111111111, 60, 60, 68.8888888888889, 62.2222222222222, 
62.2222222222222, 62.2222222222222, 62.2222222222222, 57.7777777777778, 
53.3333333333333, 57.7777777777778, 60, 51.1111111111111, 53.3333333333333, 
57.7777777777778, 57.7777777777778, 57.7777777777778, 48.8888888888889, 
46.6666666666667, 44.4444444444444, 42.2222222222222, 51.1111111111111, 
44.4444444444444, 42.2222222222222, 44.4444444444444, 44.4444444444444, 
46.6666666666667, 44.4444444444444, 44.4444444444444, 44.4444444444444, 
44.4444444444444, 46.6666666666667, 44.4444444444444, 42.2222222222222, 
44.4444444444444, 44.4444444444444, 44.4444444444444, 40, 40, 
42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 40, 40, 
40, 40, 42.2222222222222, 37.7777777777778, 42.2222222222222, 
40, 37.7777777777778, 40, 37.7777777777778, 40, 37.7777777777778, 
37.7777777777778, 35.5555555555556, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 
37.7777777777778, 35.5555555555556, 42.2222222222222, 33.3333333333333, 
37.7777777777778, 37.7777777777778, 35.5555555555556, 35.5555555555556, 
37.7777777777778, 37.7777777777778, 35.5555555555556, 33.3333333333333, 
33.3333333333333, 28.8888888888889, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 
33.3333333333333, 33.3333333333333, 31.1111111111111, 33.3333333333333, 
31.1111111111111, 26.6666666666667, 35.5555555555556, 26.6666666666667, 
31.1111111111111, 31.1111111111111, 31.1111111111111, 28.8888888888889, 
31.1111111111111, 31.1111111111111, 31.1111111111111, 33.3333333333333, 
31.1111111111111, 31.1111111111111, 33.3333333333333, 35.5555555555556, 
35.5555555555556, 35.5555555555556, 37.7777777777778, 35.5555555555556, 
37.7777777777778, 40, 37.7777777777778, 35.5555555555556, 35.5555555555556, 
35.5555555555556, 40, 40, 37.7777777777778, 37.7777777777778, 
40, 40, 40, 40, 40, 40, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 40, 
40, 40, 40, 44.4444444444444, 37.7777777777778, 42.2222222222222, 
40, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 
42.2222222222222, 42.2222222222222, 40, 40, 40, 37.7777777777778, 
37.7777777777778, 37.7777777777778, 37.7777777777778, 37.7777777777778, 
35.5555555555556, 35.5555555555556, 37.7777777777778, 35.5555555555556, 
35.5555555555556, 35.5555555555556, 35.5555555555556, 37.7777777777778, 
35.5555555555556, 40, 35.5555555555556, 40, 40, 40, 40, 42.2222222222222, 
42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 
42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 
42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 
42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 42.2222222222222, 
40, 40, 40, 40, 42.2222222222222, 46.6666666666667, 42.2222222222222, 
46.6666666666667, 46.6666666666667, 46.6666666666667, 48.8888888888889, 
48.8888888888889, 46.6666666666667, 48.8888888888889, 48.8888888888889, 
51.1111111111111, 51.1111111111111, 51.1111111111111, 51.1111111111111, 
53.3333333333333, 53.3333333333333, 51.1111111111111, 48.8888888888889, 
51.1111111111111, 53.3333333333333, 53.3333333333333), group = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), levels = c("A", "B", 
"C"), class = "factor")), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 
20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 
33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 
46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 
59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 
72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 
85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 
98L, 99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 106L, 107L, 108L, 
109L, 110L, 111L, 112L, 113L, 114L, 115L, 116L, 117L, 118L, 119L, 
120L, 121L, 122L, 123L, 124L, 125L, 126L, 127L, 128L, 129L, 130L, 
131L, 132L, 133L, 134L, 135L, 136L, 137L, 138L, 139L, 140L, 141L, 
142L, 143L, 144L, 145L, 146L, 147L, 148L, 149L, 150L, 151L, 152L, 
153L, 154L, 155L, 156L, 157L, 158L, 159L, 160L, 161L, 162L, 163L, 
164L, 165L, 166L, 167L, 168L, 169L, 170L, 171L, 172L, 173L, 174L, 
175L, 176L, 177L, 178L, 179L, 180L, 181L, 182L, 183L, 184L, 185L, 
186L, 187L, 188L, 189L, 190L, 191L, 192L, 193L, 194L, 195L, 196L, 
197L, 198L, 199L, 200L, 201L, 502L, 503L, 504L, 505L, 506L, 507L, 
508L, 509L, 510L, 511L, 512L, 513L, 514L, 515L, 516L, 517L, 518L, 
519L, 520L, 521L, 522L, 523L, 524L, 525L, 526L, 527L, 528L, 529L, 
530L, 531L, 532L, 533L, 534L, 535L, 536L, 537L, 538L, 539L, 540L, 
541L, 542L, 543L, 544L, 545L, 546L, 547L, 548L, 549L, 550L, 551L, 
552L, 553L, 554L, 555L, 556L, 557L, 558L, 559L, 560L, 561L, 562L, 
563L, 564L, 565L, 566L, 567L, 568L, 569L, 570L, 571L, 572L, 573L, 
574L, 575L, 576L, 577L, 578L, 579L, 580L, 581L, 582L, 583L, 584L, 
585L, 586L, 587L, 588L, 589L, 590L, 591L, 592L, 593L, 594L, 595L, 
596L, 597L, 598L, 599L, 600L, 601L, 602L, 603L, 604L, 605L, 606L, 
607L, 608L, 609L, 610L, 611L, 612L, 613L, 614L, 615L, 616L, 617L, 
618L, 619L, 620L, 621L, 622L, 623L, 624L, 625L, 626L, 627L, 628L, 
629L, 630L, 631L, 632L, 633L, 634L, 635L, 636L, 637L, 638L, 639L, 
640L, 641L, 642L, 643L, 644L, 645L, 646L, 647L, 648L, 649L, 650L, 
651L, 652L, 653L, 654L, 655L, 656L, 657L, 658L, 659L, 660L, 661L, 
662L, 663L, 664L, 665L, 666L, 667L, 668L, 669L, 670L, 671L, 672L, 
673L, 674L, 675L, 676L, 677L, 678L, 679L, 680L, 681L, 682L, 683L, 
684L, 685L, 686L, 687L, 688L, 689L, 690L, 691L, 692L, 693L, 694L, 
695L, 696L, 697L, 698L, 699L, 700L, 701L, 702L, 1003L, 1004L, 
1005L, 1006L, 1007L, 1008L, 1009L, 1010L, 1011L, 1012L, 1013L, 
1014L, 1015L, 1016L, 1017L, 1018L, 1019L, 1020L, 1021L, 1022L, 
1023L, 1024L, 1025L, 1026L, 1027L, 1028L, 1029L, 1030L, 1031L, 
1032L, 1033L, 1034L, 1035L, 1036L, 1037L, 1038L, 1039L, 1040L, 
1041L, 1042L, 1043L, 1044L, 1045L, 1046L, 1047L, 1048L, 1049L, 
1050L, 1051L, 1052L, 1053L, 1054L, 1055L, 1056L, 1057L, 1058L, 
1059L, 1060L, 1061L, 1062L, 1063L, 1064L, 1065L, 1066L, 1067L, 
1068L, 1069L, 1070L, 1071L, 1072L, 1073L, 1074L, 1075L, 1076L, 
1077L, 1078L, 1079L, 1080L, 1081L, 1082L, 1083L, 1084L, 1085L, 
1086L, 1087L, 1088L, 1089L, 1090L, 1091L, 1092L, 1093L, 1094L, 
1095L, 1096L, 1097L, 1098L, 1099L, 1100L, 1101L, 1102L, 1103L, 
1104L, 1105L, 1106L, 1107L, 1108L, 1109L, 1110L, 1111L, 1112L, 
1113L, 1114L, 1115L, 1116L, 1117L, 1118L, 1119L, 1120L, 1121L, 
1122L, 1123L, 1124L, 1125L, 1126L, 1127L, 1128L, 1129L, 1130L, 
1131L, 1132L, 1133L, 1134L, 1135L, 1136L, 1137L, 1138L, 1139L, 
1140L, 1141L, 1142L, 1143L, 1144L, 1145L, 1146L, 1147L, 1148L, 
1149L, 1150L, 1151L, 1152L, 1153L, 1154L, 1155L, 1156L, 1157L, 
1158L, 1159L, 1160L, 1161L, 1162L, 1163L, 1164L, 1165L, 1166L, 
1167L, 1168L, 1169L, 1170L, 1171L, 1172L, 1173L, 1174L, 1175L, 
1176L, 1177L, 1178L, 1179L, 1180L, 1181L, 1182L, 1183L, 1184L, 
1185L, 1186L, 1187L, 1188L, 1189L, 1190L, 1191L, 1192L, 1193L, 
1194L, 1195L, 1196L, 1197L, 1198L, 1199L, 1200L, 1201L, 1202L, 
1203L), class = "data.frame")
 
 
 # Show some extreme values (at x = 0.1 and 0.5) for a subset of  data (correct values)
 
dat1 <- dat[dat$r<=1,]
ggplot() + geom_area(data=dat1, aes(x=r, y=value, fill=group))  + 
geom_segment(aes(x=0.1,  y=0, xend= 0.1, yend=(100-51.1)), linetype = 2) +
geom_segment(aes(x=0.5,  y=100, xend= 0.5, yend=28.9), linetype = 2) 


# Show the same extreme values for the whole data set (incorrect vales)

ggplot() + geom_area(data=dat20, aes(x=r, y=value, fill=group))  + 
geom_segment(aes(x=0.1,  y=0, xend= 0.1, yend=(100-51.1)), linetype = 2) +
geom_segment(aes(x=0.5,  y=100, xend= 0.5, yend=28.9), linetype = 2) 

[teunbrand]

I can't find the dat20 variable, but I assumed that dat represents the complete dataset.
Below I've rendered the reprex (data omitted for brevity).

library(ggplot2)

# Show some extreme values (at x = 0.1 and 0.5) for a subset of  data (correct values)

dat1 <- dat[dat$r<=1,]
ggplot() + geom_area(data=dat1, aes(x=r, y=value, fill=group))  + 
  geom_segment(aes(x=0.1,  y=0, xend= 0.1, yend=(100-51.1)), linetype = 2) +
  geom_segment(aes(x=0.5,  y=100, xend= 0.5, yend=28.9), linetype = 2) 

# Show the same extreme values for the whole data set (incorrect vales)

ggplot() + geom_area(data=dat, aes(x=r, y=value, fill=group))  + 
  geom_segment(aes(x=0.1,  y=0, xend= 0.1, yend=(100-51.1)), linetype = 2) +
  geom_segment(aes(x=0.5,  y=100, xend= 0.5, yend=28.9), linetype = 2) 

^{Created on 2026-01-19 with reprex v2.1.1}

It is not immediately obvious to me how the second plot is incorrect. Can you please elaborate?

[marcelinodelacruz]

Sorry for the dat20 mistake.
In your second plot, you can see that the first (left) segment (which represents the real value) does not touch the first extreme of group A. Curiously, the second segment (right) does touch the first extreme of group C (whereas in the default graphic device of my computer it does not touch it). I reproduced this with reprex (with the same dat data, omitted for brevity):

library(ggplot2)
ggplot() + geom_area(data=dat, aes(x=r, y=value, fill=group))  + 
  geom_segment(aes(x=0.1,  y=0, xend= 0.1, yend=(100-51.1)), linetype = 2) +
  geom_segment(aes(x=0.5,  y=100, xend= 0.5, yend=28.9), linetype = 2)

This lead me to explore different graphical devices and sizes. For example, enlarging or changing the default R graphical window (from square to rectangular) by dragging its borders makes the incorrect plot happen or disappear. Producing the same plot using the pdf() or jpeg() devices, results in a correct or incorrect plot depending on the size of the graphical device (i.e. on the width and height parameters). I don't know how to reproduce this with reprex, which seems to render only png figures.

In any case, I render another example (data omitted for brevity) including the "real" values of group A and C as dots, which shows that whereas most values coincide in the geom_area and geom_point representation, there are others with large deviations.

library(ggplot2)
A <- dat[dat$group=="A",]
C <- dat[dat$group=="C",]

ggplot() + geom_area(data=dat, aes(x=r, y=value, fill=group)) + 
   geom_point(data=A, aes(x=r, y=100-value), shape=1) + 
   geom_point(data=C, aes(x=r, y=value), shape=1)

^{Created on 2026-01-20 with reprex v2.1.1}

[teunbrand]

Are you on a windows machine and does this happen with the default png device?
If so this might be due to bad anti-aliasing, where peaks/valleys have jagged pixellated edges and sub-pixel resolution widths may be lost.

[marcelinodelacruz]

I agree with you, but the same behaviour occurs both on Ubuntu and Windows10. Do you now if there is any practical recommendation to avoid this?

[teunbrand]

I'd recommend saving your plots as vector graphics (svg, or pdf). I personally like the {svglite} device a lot, since you can set it so that text remains editable afterards. I think vector graphics also have resolution limits in terms of precision, but should always stay crisp at any scale.

[marcelinodelacruz]

Thank you so much for your help.
In the meantime, I reproduced the wrong behaviour with basic R tools (reprex example omitting data for brevity bellow) so I could confirm it is not a specific bug of ggplot2 but an issue of graphic devices in general.
Sorry for any inconvenience.

# transform to wide format
library(tidyr)
datw <- pivot_wider(dat, names_from = group, values_from = value)

# Plot using polygons
plot(x=c(0,20), y=c(0,100), type="n", xlab="r", ylab="value", yaxt = "n")
axis(2, at = c(0, 25, 50, 75, 100), las=2)

y1A <-rep(100, length(datw$A))
y2A <-100-datw$A
y1B<- y2A
y2B <- y1B - datw$B
y1C <- y2B
y2C <- rep(0, length(y1C))
x <- datw$r

polygon(c(x,rev(x)),c(y1A, rev(y2A)),col=rgb(0.97, 0.46, 0.43), border=NA)
polygon(c(x,rev(x)),c(y1B, rev(y2B)),col=rgb(0, 0.73, 0.22), border=NA)
polygon(c(x,rev(x)),c(y1C, rev(y2C)),col=rgb(0.38, 0.61, 1), border=NA)

# add points
points(x, y2A, cex=0.7)
points(x, y1C, cex= 0.7)

^{Created on 2026-01-20 with reprex v2.1.1}

[teunbrand]

Thanks for confirming it is not a ggplot2 issue! I'll close this is issue here then.