分组条形图：订购x轴＆amp;如果缺少水平，保持恒定的条宽

Question

以下是我的脚本（示例受here启发并使用here中的reorder选项）：

library(ggplot2)
Animals <- read.table(
  header=TRUE, text='Category        Reason Species
1   Decline       Genuine      24
2  Improved       Genuine      16
3  Improved Misclassified      85
4   Decline Misclassified      41
5   Decline     Taxonomic       2
6  Improved     Taxonomic       7
7   Decline       Unclear      10
8  Improved       Unclear     25
9  Improved           Bla     10
10  Decline         Hello     30')

fig <- ggplot(Animals, aes(x=reorder(Animals$Reason, -Animals$Species), y=Species, fill = Category)) + 
  geom_bar(stat="identity", position = "dodge")

这给出了以下输出图：

我想要的是在条件＆＃39;拒绝＆＃39;以及所有＆＃39;改进＆＃39;中订购我的条形图仅。不会插在中间。这是我想要的（在一些svg编辑之后）：

所以现在整个＆＃39;衰落＆＃39;条件已分类，并且“改进”＃39;条件来了。此外，理想情况下，即使条件没有表示值，条形也都将处于相同的宽度（例如＆＃34; Bla＆＃34;没有＆＃34;衰退＆＃34;值）。

有关如何在不使用SVG编辑器的情况下做到这一点的任何想法？非常感谢！

Answer 1

首先让我们用你想要的组合填充你的data.frame。

library(dplyr)
Animals2 <- expand.grid(Category=unique(Animals$Category), Reason=unique(Animals$Reason)) %>% data.frame %>% left_join(Animals)

然后你可以为x-scale创建一个排序变量：

myorder <- Animals2 %>% filter(Category=="Decline") %>% arrange(desc(Species)) %>% .$Reason %>% as.character

然后情节：

ggplot(Animals2, aes(x=Reason, y=Species, fill = Category)) + 
  geom_bar(stat="identity", position = "dodge") + scale_x_discrete(limits=myorder)

Answer 2

使用“类别”和“原因”的所有组合定义新数据框，与数据框“动物”中的“物种”数据合并。通过正确的scale_x_discrete修改ggplot：

Animals3 <-  expand.grid(Category=unique(Animals$Category),Reason=unique(Animals$Reason))
Animals3 <- merge(Animals3,Animals,by=c("Category","Reason"),all.x=TRUE)
Animals3[is.na(Animals3)] <- 0
Animals3 <- Animals3[order(Animals3$Category,-Animals3$Species),]
ggplot(Animals3, aes(x=Animals3$Reason, y=Species, fill = Category)) + geom_bar(stat="identity", position = "dodge") + scale_x_discrete(limits=as.character(Animals3[Animals3$Category=="Decline","Reason"]))

Answer 3

要实现类似的功能，我在使用ggplot时会调整数据框。添加值为零的缺失类别。

Animals <- rbind(Animals, 
                 data.frame(Category = c("Improved", "Decline"), 
                            Reason = c("Hello", "Bla"), 
                            Species = c(0,0)
                            )
)

Answer 4

与用户Alex的回答相同，添加类别的手动方式可能是

d <- with(Animals, expand.grid(unique(Category), unique(Reason)))
names(d) <- names(Animals)[1:2]
Animals <- merge(d, Animals, all.x=TRUE)
Animals$Species[is.na(Animals$Species)] <- 0