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

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。

其他回答

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(...))
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

使用scale_x_discrete (limits =…)指定条形图的顺序。

positions <- c("Goalkeeper", "Defense", "Striker")
p <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + scale_x_discrete(limits = positions)

由于我们只关注单个变量(“位置”)的分布,而不是两个变量之间的关系,那么直方图可能是更合适的图形。Ggplot有geom_histogram(),这使得它很容易:

ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_histogram(stat="count")

使用geom_histogram ():

我认为geom_histogram()有点古怪,因为它对待连续数据和离散数据是不同的。

对于连续数据,可以只使用不带参数的geom_histogram()。 例如,如果我们添加一个数字向量“Score”……

    Name   Position   Score  
1   James  Goalkeeper 10
2   Frank  Goalkeeper 20
3   Jean   Defense    10
4   Steve  Defense    10
5   John   Defense    20
6   Tim    Striker    50

然后在“Score”变量上使用geom_histogram()…

ggplot(theTable, aes(x = Score)) + geom_histogram()

对于像“Position”这样的离散数据,我们必须指定一个由美学计算出来的统计数据,使用stat = "count"来给出条形高度的y值:

 ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_histogram(stat = "count")

注意:奇怪且令人困惑的是,你也可以使用stat = "count"来表示连续的数据,我认为它提供了一个更美观的图形。

ggplot(theTable, aes(x = Score)) + geom_histogram(stat = "count")

编辑:对DebanjanB的有用建议的扩展回答。

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)