我要做一个柱状图,其中最大的柱状图离y轴最近,最短的柱状图离y轴最远。这有点像我的表格
Name Position
1 James Goalkeeper
2 Frank Goalkeeper
3 Jean Defense
4 Steve Defense
5 John Defense
6 Tim Striker
所以我试图建立一个条形图,根据位置显示球员的数量
p <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_bar(binwidth = 1)
但是图表显示的是门将栏,然后是防守栏,最后是前锋栏。我希望图表的顺序是,防守条最靠近y轴,守门员条,最后是前锋条。
谢谢
另一种方法是使用重新排序来排列因子的级别。根据计数的升序(n)或降序(-n)。非常类似于使用forcats包中的fct_reorder:
降序排列
df %>%
count(Position) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Position, -n), y = n)) +
geom_bar(stat = 'identity') +
xlab("Position")
升序排序
df % > %
数(位置)% > %
ggplot(aes(x = reorder(Position, n), y = n)) +
Geom_bar (stat = 'identity') +
xlab(“位置”)
数据帧:
df <- structure(list(Position = structure(c(3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("防御",
"前锋","Zoalkeeper"), class = "factor"), Name =结构(c(2L,
1 l, 3 l 5 l 4 l, 6 l), .Label = c(“弗兰克”,“詹姆斯”,“琼”,“约翰”,
"Steve", "Tim"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
6 l))
如果图表列来自一个数值变量,如下面的数据框架所示,您可以使用一个更简单的解决方案:
ggplot(df, aes(x = reorder(Colors, -Qty, sum), y = Qty))
+ geom_bar(stat = "identity")
排序变量(-Qty)前面的负号控制排序方向(升序/降序)
以下是一些用于测试的数据:
df <- data.frame(Colors = c("Green","Yellow","Blue","Red","Yellow","Blue"),
Qty = c(7,4,5,1,3,6)
)
**Sample data:**
Colors Qty
1 Green 7
2 Yellow 4
3 Blue 5
4 Red 1
5 Yellow 3
6 Blue 6
当我发现这条线索时,这就是我一直在寻找的答案。希望对其他人有用。
排序的关键是按照您想要的顺序设置因子的级别。不需要有序因子;一个有序因子中的额外信息是不必要的,如果这些数据被用于任何统计模型中,可能会导致错误的参数化——多项式对比不适用于这样的名义数据。
## set the levels in order we want
theTable <- within(theTable,
Position <- factor(Position,
levels=names(sort(table(Position),
decreasing=TRUE))))
## plot
ggplot(theTable,aes(x=Position))+geom_bar(binwidth=1)
在最一般的意义上,我们只需要将因子级别设置为所需的顺序。如果不指定,因子的级别将按字母顺序排序。您还可以如上所述在因子调用中指定级别顺序,也可以采用其他方法。
theTable$Position <- factor(theTable$Position, levels = c(...))
除了forcats::fct_infreq之外,由
@HolgerBrandl,有forcats::fct_rev,它颠倒了因子的顺序。
theTable <- data.frame(
Position=
c("Zoalkeeper", "Zoalkeeper", "Defense",
"Defense", "Defense", "Striker"),
Name=c("James", "Frank","Jean",
"Steve","John", "Tim"))
p1 <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_bar()
p2 <- ggplot(theTable, aes(x = fct_infreq(Position))) + geom_bar()
p3 <- ggplot(theTable, aes(x = fct_rev(fct_infreq(Position)))) + geom_bar()
gridExtra::grid.arrange(p1, p2, p3, nrow=3)