ggplot2条形图中的订单栏

Question

我试图制作一个条形图,其中最大的条最接近y轴,最短的条最远.所以这有点像我的表

    Name   Position
1   James  Goalkeeper
2   Frank  Goalkeeper
3   Jean   Defense
4   Steve  Defense
5   John   Defense
6   Tim    Striker

所以我正在尝试建立一个条形图,根据位置显示玩家数量

p <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_bar(binwidth = 1)

但是图表显示守门员杆然后是防守,最后是前锋一个.我希望图表被排序,以便防守栏最接近y轴,守门员一个,最后是前锋一个.谢谢

Answer 1

@GavinSimpson:这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()

Answer 2

排序的关键是按所需顺序设置因子的级别.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,可能会导致错误的参数化 - 多项式对比不适合这样的标称数据.

## 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)

在最一般意义上,我们只需要将因子水平设置为所需的顺序.如果未指定,则因子的级别将按字母顺序排序.您也可以在上面的因子调用中指定级别顺序,也可以采用其他方式.

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

Answer 3

使用scale_x_discrete (limits = ...)指定的巴左右.

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

Answer 4

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方法是

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

它与Alex Brown的建议相似,但有点短,无需任何函数定义.

更新

我认为我的旧解决方案当时很好,但是现在我宁愿使用forcats::fct_infreq哪种方式按频率排序因子水平:

require(forcats)

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

Answer 5

就像reorder()Alex Brown的回答一样,我们也可以使用forcats::fct_reorder().它将基本上对第一个arg中指定的因子进行排序,根据应用指定函数后第二个arg中的值(默认值=中位数,这是我们在这里使用的每个因子级别只有一个值).

令人遗憾的是,在OP的问题中,所需的顺序也是按字母顺序排列的,因为这是创建因子时的默认排序顺序,因此将隐藏此功能实际执行的操作.为了更清楚,我将用"Zoalkeeper"取代"守门员".

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')

Answer 6

基于dplyr的简单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

Answer 7

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)))))

(注意,table(Position)产生列的频率计数Position.)

然后,您的ggplot函数将按计数的降序显示条形.我不知道是否可以选择geom_bar这样做而无需明确创建有序因子.

Answer 8

除了@HolgerBrandl提到的forcats :: fct_infreq之外,还有forcats :: fct_rev,它反转了因子顺序.

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)             

Answer 9

另一种使用重新排序对因子水平进行排序的替代方法。基于计数的升序 (n) 或降序 (-n)。非常类似于fct_reorder从forcats包中使用的：

降序排列

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

升序

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

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))

Answer 10

我同意zach在dplyr中计算是最好的解决方案.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")

这也将比预先重新排序因子水平快得多,因为计数是在dplyr中完成的,而不是在ggplot中或使用table.

Answer 11

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,那就是我正在寻找的答案.希望它对其他人有用.

Answer 12

我发现它ggplot2没有为此提供“自动”解决方案非常烦人。这就是我bar_chart()在ggcharts.

ggcharts::bar_chart(theTable, Position)

默认情况下bar_chart()对条形进行排序并显示水平图。要更改该设置 horizontal = FALSE。此外，bar_chart()消除了钢筋和轴之间难看的“间隙”。