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。

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(...))

@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()

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')

如果不想使用ggplot2，还有一个ggpubr，它为ggbarplot函数提供了一个非常有用的参数。你可以对条形图进行排序。Val在“desc”和“asc”中是这样的:

library(dplyr)
library(ggpubr)
# desc
df %>%
  count(Position) %>%
  ggbarplot(x = "Position", 
            y = "n",
            sort.val = "desc")

# asc
df %>%
  count(Position) %>%
  ggbarplot(x = "Position", 
            y = "n",
            sort.val = "asc")

由reprex包于2022-08-14创建(v2.0.1)

如您所见，对条形进行排序非常简单。如果条形图是分组的，也可以这样做。查看上面的链接，获取一些有用的例子。

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)