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。

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)

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()

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。

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

@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()