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
你只需要指定Position列为一个有序因子，其中级别是按它们的计数排序的:
theTable <- transform( theTable,
Position = ordered(Position, levels = names( sort(-table(Position)))))
(请注意，表(Position)产生了Position列的频率计数。)
然后，您的ggplot函数将以计数递减的顺序显示条形图。 我不知道在geom_bar中是否有一个选项可以在不显式地创建有序因子的情况下做到这一点。
其他回答
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。
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')
你只需要指定Position列为一个有序因子，其中级别是按它们的计数排序的:
theTable <- transform( theTable,
Position = ordered(Position, levels = names( sort(-table(Position)))))
(请注意，表(Position)产生了Position列的频率计数。)
然后，您的ggplot函数将以计数递减的顺序显示条形图。 我不知道在geom_bar中是否有一个选项可以在不显式地创建有序因子的情况下做到这一点。
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(...))
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
