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我已经看到了很多关于如何（重新）在条形图中对类别进行排序的问题（通常与ggplot2 bar graph 中的 Order Bars相关联）。

我所追求的只是有点不同，但我还没有找到一个好的方法：我有一个多面的条形图，我想根据另一个变量独立地为每个面排序 x 轴（就我而言，该变量只是 y 值本身，即我只希望条形在每个方面的长度增加）。

简单的例子，例如ggplot2 bar graph 中的 Order Bars：

df <- data.frame(name=c('foo','bar','foo','bar'),period=c('old','old','recent','recent'),val=c(1.23,2.17,4.15,3.65))
p = ggplot(data = df, aes(x = reorder(name, val), y = val))
p = p + geom_bar(stat='identity')
p = p + facet_grid(~period)
p

我们得到的是以下内容： 在此处输入图像描述

而我想要的是： 在此处输入图像描述

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4 回答 4

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好的，所有的哲学都放在一边，如果有人感兴趣，这里有一个丑陋的黑客来做。这个想法是使用不同的标签（认为paste(period, name)除了我将句点替换为 0 空格、1 空格等，这样它们就不会显示）。我需要这个情节，我不想安排 grobs 之类的，因为我可能想分享一个共同的传说等。

前面给出的原子示例变为：

df <- data.frame(name=c('foo','bar','foo','bar'),
  period=c('old','old','recent','recent'),
  val=c(1.23,2.17,4.15,3.65),
  stringsAsFactors=F)
df$n = as.numeric(factor(df$period))
df = ddply(df,.(period,name),transform, x=paste(c(rep(' ',n-1), name), collapse=''))
df$x = factor(df$x, levels=df[order(df$val), 'x'])
p = ggplot(data = df, aes(x = x, y = val))
p = p + geom_bar(stat='identity')
p = p + facet_grid(~period, scale='free_x')
p

在此处输入图像描述 另一个例子，仍然有点傻，但更接近我的实际用例，将是：

df <- ddply(mpg, .(year, manufacturer), summarize, mixmpg = mean(cty+hwy))
df$manufacturer = as.character(df$manufacturer)
df$n = as.numeric(factor(df$year))
df = ddply(df, .(year,manufacturer), transform,
     x=paste(c(rep(' ',n-1), manufacturer), collapse=''))
df$x = factor(df$x, levels=df[order(df$mixmpg), 'x'])
p = ggplot(data = df, aes(x = x, y = mixmpg))
p = p + geom_bar(stat='identity')
p = p + facet_grid(~year, scale='free_x')
p = p + theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=.5,colour='gray50'))
p

在此处输入图像描述 闭上眼睛，想想帝国，试着去享受。

于 2013-09-05T00:06:11.157 回答
9

这是一个老问题，但它被用作欺骗目标。因此，可能值得提出一个利用包的最新增强功能的解决ggplot2方案，即labels参数 to scale_x_discrete()。这避免了使用不推荐使用的重复级别或通过预先添加不同数量的空格来操作因子标签。

准备数据

在这里，mpg数据集用于与此答案进行比较。对于数据操作，data.table这里使用包，但您可以随意使用任何您喜欢的包。

library(data.table)   # version 1.10.4
library(ggplot2)      # version 2.2.1
# aggregate data
df <- as.data.table(mpg)[, .(mixmpg = mean(cty + hwy)), by = .(year, manufacturer)]
# create dummy var which reflects order when sorted alphabetically
df[, ord := sprintf("%02i", frank(df, mixmpg, ties.method = "first"))]

创建绘图

# `ord` is plotted on x-axis instead of `manufacturer`
ggplot(df, aes(x = ord, y = mixmpg)) +
  # geom_col() is replacement for geom_bar(stat = "identity")
  geom_col() +
  # independent x-axis scale in each facet, 
  # drop absent factor levels (actually not required here)
  facet_wrap(~ year, scales = "free_x", drop = TRUE) +
  # use named character vector to replace x-axis labels
  scale_x_discrete(labels = df[, setNames(as.character(manufacturer), ord)]) + 
  # replace x-axis title
  xlab(NULL) +
  # rotate x-axis labels
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust=1, vjust=.5))

在此处输入图像描述

于 2017-04-03T11:40:59.767 回答
7

根据这个答案，有几种不同的方法可以实现 OP 的目标

(1)在方面内reorder_within()重新排序的功能。nameperiod

library(tidyverse)
library(forcats)

df <- data.frame(
  name = c("foo", "bar", "foo", "bar"),
  period = c("old", "old", "recent", "recent"),
  val = c(1.23, 2.17, 4.15, 3.65)
)

reorder_within <- function(x, by, within, fun = mean, sep = "___", ...) {
  new_x <- paste(x, within, sep = sep)
  stats::reorder(new_x, by, FUN = fun)
}

scale_x_reordered <- function(..., sep = "___") {
  reg <- paste0(sep, ".+$")
  ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) gsub(reg, "", x), ...)
}

ggplot(df, aes(reorder_within(name, val, period), val)) +
  geom_col() +
  scale_x_reordered() +
  facet_grid(period ~ ., scales = "free", space = "free") +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.major.y = element_blank())

或（2）类似的想法

### https://trinkerrstuff.wordpress.com/2016/12/23/ordering-categories-within-ggplot2-facets/
df %>% 
  mutate(name = reorder(name, val)) %>%
  group_by(period, name) %>% 
  arrange(desc(val)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(name = factor(paste(name, period, sep = "__"), 
                       levels = rev(paste(name, period, sep = "__")))) %>%
  ggplot(aes(name, val)) +
  geom_col() +
  facet_grid(period ~., scales = "free", space = 'free') +
  scale_x_discrete(labels = function(x) gsub("__.+$", "", x)) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.major.y = element_blank()) + 
  theme(axis.ticks.y = element_blank())

或者 (3) 对整个数据框进行排序，并对period每个方面组内的类别 ( ) 进行排序！

  ### https://drsimonj.svbtle.com/ordering-categories-within-ggplot2-facets
  # 
  df2 <- df %>% 
  # 1. Remove any grouping
  ungroup() %>% 
  # 2. Arrange by
  #   i.  facet group (period)
  #   ii. value (val)
  arrange(period, val) %>%
  # 3. Add order column of row numbers
  mutate(order = row_number())
df2
#>   name period  val order
#> 1  foo    old 1.23     1
#> 2  bar    old 2.17     2
#> 3  bar recent 3.65     3
#> 4  foo recent 4.15     4

ggplot(df2, aes(order, val)) +
  geom_col() +
  facet_grid(period ~ ., scales = "free", space = "free") +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.major.y = element_blank()) 


# To finish we need to replace the numeric values on each x-axis 
# with the appropriate labels
ggplot(df2, aes(order, val)) +
  geom_col() +
  scale_x_continuous(
    breaks = df2$order,
    labels = df2$name) +
  # scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) +
  facet_grid(period ~ ., scales = "free", space = "free") +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.major.y = element_blank()) + 
  theme(legend.position = "bottom",
        axis.ticks.y = element_blank())

由reprex 包（v0.2.1.9000）于 2018 年 11 月 5 日创建

于 2018-11-05T18:14:50.793 回答
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试试这个，它真的很简单（忽略警告）

df <-data.frame(name = c('foo', 'bar', 'foo', 'bar'),
                period = c('old', 'old', 'recent', 'recent'),
                val = c(1.23, 2.17, 4.15, 3.65))

d1 <- df[order(df$period, df$val), ]
sn <- factor(x = 1:4, labels = d1$name)
d1$sn <- sn
p <- ggplot(data = d1, aes(x = sn, y = val))
p <- p + geom_bar(stat = 'identity')
p <- p + facet_wrap(~ period, scale = 'free_x')
p
于 2016-03-10T19:36:19.790 回答