我发现ggplot2没有为此提供“自动”解决方案，这非常令人恼火。这就是为什么我在ggcharts中创建了bar_chart()函数。

ggcharts::bar_chart(theTable, Position)

默认情况下，bar_chart()对条形图进行排序并显示水平图。要更改设置水平= FALSE。此外，bar_chart()删除了柱和轴之间难看的“间隙”。

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))

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。

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(...))

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。

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。