我正在尝试从我的数据框的子集中重新排序一个因子,该因子由另一个使用forcats::fct_reorder()
.
考虑以下数据框df
:
set.seed(12)
df <- data.frame(fct1 = as.factor(rep(c("A", "B", 'C'), each = 200)),
fct2 = as.factor(rep(c("j", "k"), each = 100)),
val = c(rnorm(100, 2), # A - j
rnorm(100, 1), # A - k
rnorm(100, 1), # B - j
rnorm(100, 6), # B - k
rnorm(100, 8), # C - j
rnorm(100, 4)))# C - k
我想使用ggridges
包绘制多面组密度。例如:
ggplot(data = df, aes(y = fct2, x = val)) +
stat_density_ridges(geom = "density_ridges_gradient",
calc_ecdf = T,
quantile_fun = median,
quantile_lines = T) +
facet_wrap(~fct1, ncol = 1)
我现在想按每个方面上密度值的fct1
中位数(默认为)排序,即 where 。因此,此示例中的目标是分面以 B - C - A 的顺序出现。这似乎与此处的问题非常相似,不同之处在于我不想先汇总数据,因为我需要原始数据绘制密度。fct_reorder()
fct2 == "k"
我试图在链接问题的答案中调整代码:
df <- df %>% mutate(fct1 = forcats::fct_reorder(fct1, filter(., fct2 == 'k') %>% pull(val)))
但它返回以下错误:
forcats::fct_reorder(fct1, filter(., fct2 == "k") %>% pull(val)) 中的错误:
长度(f)==长度(.x)不正确
很明显,它们的长度不同,但我不太明白为什么这个错误是必要的。我的猜测是,通常不能保证fct1
子集中存在所有级别的 ,这肯定是有问题的。但是,在我的示例中并非如此。有没有办法解决这个错误,或者我做错了什么?
我知道我可以用几行额外的代码来解决这个问题,例如,创建子集数据的辅助变量,重新排序,然后将级别顺序作为我在原始数据集中的因素。我仍然想要一个更漂亮的解决方案,因为我经常面临同样的任务。