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
当前回答
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
其他回答
我同意zach的观点，在dplyr内计数是最好的解决方案。我发现这是最短的版本:
dplyr::count(theTable, Position) %>%
arrange(-n) %>%
mutate(Position = factor(Position, Position)) %>%
ggplot(aes(x=Position, y=n)) + geom_bar(stat="identity")
这也将比事先重新排序因子级别快得多，因为计数是在dplyr中完成的，而不是在ggplot或使用table中完成的。
你可以简单地使用下面的代码:
ggplot(yourdatasetname, aes(Position, fill = Name)) +
geom_bar(col = "black", size = 2)
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。
@GavinSimpson:重新排序是一个强大而有效的解决方案:
ggplot(theTable,
aes(x=reorder(Position,Position,
function(x)-length(x)))) +
geom_bar()
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()
