Заменить бары в ggplot2 с процентами [дубликат]

@GavinSimpson: reorder является мощным и эффективным решением для этого:

ggplot(theTable,
       aes(x=reorder(Position,Position,
                     function(x)-length(x)))) +
       geom_bar()

Я согласен с zach, что подсчет в dplyr является лучшим решением. Я обнаружил, что это кратчайшая версия:

dplyr::count(theTable, Position) %>%
          arrange(-n) %>%
          mutate(Position = factor(Position, Position)) %>%
          ggplot(aes(x=Position, y=n)) + geom_bar(stat="identity")

Это также будет значительно быстрее, чем переупорядочение уровней факторов заблаговременно, поскольку счетчик выполняется в dplyr, а не в ggplot, или с помощью table.

Я думаю, что уже предоставленные решения чересчур многословны. Более сжатый способ сделать частотный сортированный штрих-код с ggplot -

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

Он похож на то, что предложил Алекс Браун, но немного короче и работает без определения какой-либо функции.

Обновление

Я думаю, что мое старое решение было хорошим в то время, но в настоящее время я бы предпочел использовать forcats::fct_infreq, который является уровнем коэффициента сортировки по частоте:

require(forcats)

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

Если столбцы диаграммы взяты из числовой переменной, как в приведенной ниже схеме данных, вы можете использовать более простое решение:

ggplot(df, aes(x = reorder(Colors, -Qty, sum), y = Qty)) 
+ geom_bar(stat = "identity")  

Знак минус перед переменной сортировки (-Qty) управляет направлением сортировки (восходящий / нисходящий)

Вот некоторые данные для тестирования:

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

Когда я нашел эту ветку, это был ответ, который я искал. Надеюсь, это полезно для других.

Вам просто нужно указать столбец Position как упорядоченный множитель , где уровни упорядочены по их числу:

theTable <- transform( theTable,
       Position = ordered(Position, levels = names( sort(-table(Position)))))

(Обратите внимание, что table(Position) создает частотный счетчик столбца Position.)

Тогда ваша функция ggplot покажет полосы в порядке убывания количества. Я не знаю, есть ли опция в geom_bar, чтобы сделать это без явного создания упорядоченного коэффициента.

В дополнение к forcats :: fct_infreq, указанному @HolgerBrandl, существует файл forcats :: fct_rev, который меняет порядок факторов.

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)             

Используя scale_x_discrete (limits = ...), чтобы указать порядок баров.

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

Как и reorder() в ответе Алекса Брауна, мы могли бы также использовать forcats::fct_reorder(). Он будет в основном сортировать факторы, указанные в 1-м аргументе, в соответствии со значениями во втором arg после применения указанной функции (по умолчанию = медиана, что мы используем здесь, так как просто одно значение для каждого уровня фактора).

Стыдно, что в вопросе OP требуемый порядок также является алфавитным, поскольку это порядок сортировки по умолчанию при создании факторов, поэтому скроет, что делает эта функция. Чтобы сделать это более ясным, я заменил «Вратарь» на «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')