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。

一个简单的基于dplyr的因子重排序可以解决这个问题:

library(dplyr)

#reorder the table and reset the factor to that ordering
theTable %>%
  group_by(Position) %>%                              # calculate the counts
  summarize(counts = n()) %>%
  arrange(-counts) %>%                                # sort by counts
  mutate(Position = factor(Position, Position)) %>%   # reset factor
  ggplot(aes(x=Position, y=counts)) +                 # plot 
    geom_bar(stat="identity")                         # plot histogram

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。

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)

就像Alex Brown回答中的reorder()一样，我们也可以使用forcats::fct_reorder()。它基本上会对第一个参数中指定的因子进行排序，根据应用指定函数后第二个参数中的值(default = median，这是我们在这里使用的，因为每个因子级别只有一个值)。

遗憾的是，在OP的问题中，所需的顺序也是字母顺序，因为这是创建因子时的默认排序顺序，因此将隐藏此函数的实际操作。为了更清楚，我将“守门员”替换为“Zoalkeeper”。

library(tidyverse)
library(forcats)

theTable <- data.frame(
                Name = c('James', 'Frank', 'Jean', 'Steve', 'John', 'Tim'),
                Position = c('Zoalkeeper', 'Zoalkeeper', 'Defense',
                             'Defense', 'Defense', 'Striker'))

theTable %>%
    count(Position) %>%
    mutate(Position = fct_reorder(Position, n, .desc = TRUE)) %>%
    ggplot(aes(x = Position, y = n)) + geom_bar(stat = 'identity')

@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()