ggplot2条形图中的顺序条

@GavinSimpson：reorder 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()

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排序的关键是按照您想要的顺序设置因子的水平。不需要有序因子；有序因子中的额外信息不是必需的，如果在任何统计模型中使用这些数据，则可能会导致错误的参数化——多项式对比不适用于诸如此类的标称数据。

## 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)

https://i.stack.imgur.com/uM8bt.png

在最一般的意义上，我们只需要将因子水平设置为所需的顺序。如果未指定，因子的级别将按字母顺序排序。您还可以如上所述在对 factor 的调用中指定级别顺序，其他方式也是可能的。

theTable$Position <- factor(theTable$Position, levels = c(...))

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使用 scale_x_discrete (limits = ...) 指定条形的顺序。

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

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我认为已经提供的解决方案过于冗长。使用 ggplot 进行频率排序条形图的更简洁的方法是

ggplot(theTable, aes(x=reorder(Position, -table(Position)[Position]))) + geom_bar()

它类似于 Alex Brown 的建议，但更短一些，并且无需任何函数定义即可工作。

更新

我认为我的旧解决方案当时很好，但现在我宁愿使用 forcats::fct_infreq 按频率对因子水平进行排序：

require(forcats)

ggplot(theTable, aes(fct_infreq(Position))) + geom_bar()

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就像 Alex Brown 的回答中的 reorder()，我们也可以使用 forcats::fct_reorder()。它基本上会在应用指定函数后根据第二个参数中的值对第一个参数中指定的因子进行排序（默认值 = 中位数，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，所需的顺序也是按字母顺序排列的，因为这是您创建因子时的默认排序顺序，因此将隐藏此函数实际在做什么。为了更清楚，我将用“Zoalkeeper”替换“Goalkeeper”。

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')

https://i.stack.imgur.com/HbOG4.png

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一个简单的基于 dplyr 的因子重新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

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另一种方法是使用 reorder 对因子的水平进行排序。以升序 (n) 或降序 (-n) 为基础的计数。与使用 forcats 包中的 fct_reorder 的非常相似：

降序排列

df %>%
  count(Position) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Position, -n), y = n)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  xlab("Position")

https://i.stack.imgur.com/k75to.png

升序

df %>%
  count(Position) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Position, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  xlab("Position")

https://i.stack.imgur.com/Ta5Fg.png

数据框：

df <- structure(list(Position = structure(c(3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("Defense", 
"Striker", "Zoalkeeper"), class = "factor"), Name = structure(c(2L, 
1L, 3L, 5L, 4L, 6L), .Label = c("Frank", "James", "Jean", "John", 
"Steve", "Tim"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

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除了@HolgerBrandl 提到的forcats::fct_infreq 之外，还有forcats::fct_rev，它颠倒了因子顺序。

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

p1 <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_bar()
p2 <- ggplot(theTable, aes(x = fct_infreq(Position))) + geom_bar()
p3 <- ggplot(theTable, aes(x = fct_rev(fct_infreq(Position)))) + geom_bar()

gridExtra::grid.arrange(p1, p2, p3, nrow=3)             

https://i.stack.imgur.com/lM014.jpg

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您只需将 Position 列指定为 有序因子，其中级别按其计数排序：

theTable <- transform( theTable,
       Position = ordered(Position, levels = names( sort(-table(Position)))))

（请注意，table(Position) 生成 Position 列的频率计数。）

然后您的 ggplot 函数将按计数的递减顺序显示条形图。我不知道 geom_bar 中是否有一个选项可以在不必显式创建有序因子的情况下执行此操作。

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如果图表列来自下面数据框中的数字变量，则可以使用更简单的解决方案：

ggplot(df, aes(x = reorder(Colors, -Qty, sum), y = Qty)) 
+ geom_bar(stat = "identity")  

排序变量（-Qty）前面的减号控制排序方向（升序/降序）

以下是一些测试数据：

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

当我找到这个帖子时，这就是我正在寻找的答案。希望对其他人有用。

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我同意 zach 的观点，即在 dplyr 中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")

这也比预先重新排序因子水平要快得多，因为计数是在 dplyr 中完成的，而不是在 ggplot 中或使用 table。

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我发现 ggplot2 没有为此提供“自动”解决方案非常烦人。这就是我在 ggcharts 中创建 bar_chart() 函数的原因。

ggcharts::bar_chart(theTable, Position)

https://i.stack.imgur.com/xWKYv.png

默认情况下 bar_chart() 对条形图进行排序并显示水平图。更改该集合 horizontal = FALSE。此外，bar_chart() 消除了条形和轴之间难看的“间隙”。

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由于我们只查看单个变量（“位置”）的分布，而不是查看两个变量之间的关系，那么 histogram 可能是更合适的图表。 ggplot 有 geom_histogram() 使它变得容易：

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

https://i.stack.imgur.com/UtgSr.png

使用 geom_histogram()：

我认为 geom_histogram() 有点古怪，因为它以不同的方式处理连续数据和离散数据。

对于连续数据，您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

并在“分数”变量上使用 geom_histogram()...

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

https://i.stack.imgur.com/OIcRN.png

对于像“位置”这样的离散数据，我们必须指定一个由美学计算的统计数据，以使用 stat = "count" 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，您也可以将 stat = "count" 用于连续数据，我认为它提供了更美观的图表。

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

https://i.stack.imgur.com/GAax9.png

编辑：针对 DebanjanB 的有用建议的扩展答案。

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您可以简单地使用以下代码：

ggplot(yourdatasetname, aes(Position, fill = Name)) + 
     geom_bar(col = "black", size = 2)

https://i.stack.imgur.com/kQGlE.png

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