library(ggplot2)
library(magrittr)

dd <- tibble::tribble(
    ~Name,    ~Position,
  "James", "Goalkeeper",
  "Frank", "Goalkeeper",
   "Jean",    "Defense",
   "John",    "Defense",
  "Steve",    "Defense",
    "Tim",    "Striker"
  )


dd %>% ggplot(aes(x = forcats::fct_infreq(Position))) + geom_bar()

于2022-08-30使用reprex v2.0.2创建

如果不想使用ggplot2，还有一个ggpubr，它为ggbarplot函数提供了一个非常有用的参数。你可以对条形图进行排序。Val在“desc”和“asc”中是这样的:

library(dplyr)
library(ggpubr)
# desc
df %>%
  count(Position) %>%
  ggbarplot(x = "Position", 
            y = "n",
            sort.val = "desc")

# asc
df %>%
  count(Position) %>%
  ggbarplot(x = "Position", 
            y = "n",
            sort.val = "asc")

由reprex包于2022-08-14创建(v2.0.1)

如您所见，对条形进行排序非常简单。如果条形图是分组的，也可以这样做。查看上面的链接，获取一些有用的例子。

你只需要指定Position列为一个有序因子，其中级别是按它们的计数排序的:

theTable <- transform( theTable,
       Position = ordered(Position, levels = names( sort(-table(Position)))))

(请注意，表(Position)产生了Position列的频率计数。)

然后，您的ggplot函数将以计数递减的顺序显示条形图。 我不知道在geom_bar中是否有一个选项可以在不显式地创建有序因子的情况下做到这一点。

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))

我认为已经提供的解决方案过于冗长。使用ggplot进行频率排序barplot的一种更简洁的方法是

ggplot(theTable, aes(x=reorder(Position, -table(Position)[Position]))) + geom_bar()

它类似于Alex Brown的建议，但更简短，并且不需要任何函数定义。

更新

我认为我的旧解决方案在当时是好的，但现在我宁愿使用forcats::fct_infreq，它是按频率排序因子级别:

require(forcats)

ggplot(theTable, aes(fct_infreq(Position))) + geom_bar()

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。