根据因子水平的值重新排序ggplot2图的条形图

Question

我的数据框df有46行3列。

我正在尝试通过youth_activity_rc变量创建program_ID变量值的图表，例如此代码/图表。 。 。

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = program_name, y = total_minutes_p, group = youth_activity_rc, fill = youth_activity_rc)) +
    geom_col(position = position_stack(reverse = T)) +
    coord_flip()

。 。 。但program_ID个变量根据Not Focused变量youth_activity_rc因子级别的值重新排序：

有许多问题证明如何在单个变量（即this question）的基础上执行此操作，但没有一个我可以根据与水平相关的值来实现这一点。一个因子（在这种情况下为Not Focused）;看起来很简单，但至少基于其他答案推荐的解决方案（即使用stats::reorder()或dplyr::arrange()），事实并非如此。

数据在这里：

df <- structure(list(program_ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L), .Label = c("1", "2", "4", "5", 
"6", "7", "8", "9", "10"), class = "factor"), youth_activity_rc = structure(c(2L, 
6L, 5L, 1L, 3L, 2L, 6L, 1L, 3L, 2L, 6L, 5L, 1L, 3L, 2L, 6L, 4L, 
5L, 1L, 3L, 2L, 6L, 5L, 1L, 3L, 2L, 6L, 1L, 3L, 2L, 6L, 4L, 1L, 
3L, 2L, 6L, 4L, 5L, 1L, 3L, 2L, 6L, 4L, 5L, 1L, 3L), .Label = c("Not Focused", 
"Basic Skills Activity", "Program Staff Led", "Field Trip Speaker", 
"Lab Activity", "Creating Product"), class = "factor"), total_minutes_p = c(0.248, 
0.116, 0.075, 0.458, 0.103, 0.466, 0.015, 0.202, 0.317, 0.248, 
0.263, 0.006, 0.372, 0.111, 0.183, 0.172, 0.088, 0.048, 0.305, 
0.203, 0.157, 0.066, 0.079, 0.592, 0.106, 0.128, 0.423, 0.423, 
0.026, 0.176, 0.233, 0.125, 0.426, 0.04, 0.164, 0.188, 0.046, 
0.007, 0.524, 0.072, 0.163, 0.112, 0.013, 0.021, 0.567, 0.124
)), .Names = c("program_ID", "youth_activity_rc", "total_minutes_p"
), row.names = c(NA, -46L), vars = "program_ID", labels = structure(list(
    program_ID = c(1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)), .Names = "program_ID", row.names = c(NA, 
-9L), class = "data.frame", vars = "program_ID", drop = TRUE), indices = list(
    0:4, 5:8, 9:13, 14:19, 20:24, 25:28, 29:33, 34:39, 40:45), drop = TRUE, group_sizes = c(5L, 
4L, 5L, 6L, 5L, 4L, 5L, 6L, 6L), biggest_group_size = 6L, class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Answer 1

按照youth_activity_rc和total_minutes_p对数据集进行排序，然后在绘图之前使用包 forcats 中的fct_inorder作为一个选项。

fct_inorder按照它们在数据集中出现的顺序设置因子的级别，这就是为什么需要对数据集进行排序以获得所需顺序的program_ID级别的原因。

library(dplyr)
library(forcats)

df2 = df %>% 
    ungroup() %>%
    arrange(youth_activity_rc, total_minutes_p) %>%
    mutate(program_ID = fct_inorder(program_ID) )

情节：

ggplot(df2, aes(x = program_ID, y = total_minutes_p, 
             group = youth_activity_rc, 
             fill = youth_activity_rc)) +
    geom_col(position = position_stack(reverse = TRUE)) +
    coord_flip()

在fct_relevel期间使用arrange将您想要作为订单基础的因素的级别设置为第一级。例如，如果您想要在“正在创建产品”而不是“未聚焦”中按total_minutes_p排序图表：

df2 = df %>% 
    ungroup() %>%
    arrange(fct_relevel(youth_activity_rc, "Creating Product"), total_minutes_p) %>%
    mutate(program_ID = fct_inorder(program_ID) )

Answer 2

与aosmith类似的方法，但不使用forcats / dplyr进行数据操作。您可以在中获取所需子集中的订单，然后重构您的数据以获得该订单中的级别。类似于：

＆＃xA;＆＃xA;

  levs＆lt;  -  df [which（df $ youth_activity_rc ==“Not Focused”），]＃获取“未聚焦”组＆＃ xA; order＆lt;  -  order（levs [，“total_minutes_p”]）#Order in your selected group＆＃xA;＆＃xA; df $ program_ID_2＆lt;  -  factor（df $ program_ID，levels = levs [order，“program_ID” ]）＆＃xA;＆＃xA; ggplot（df，aes（x = program_ID_2，y = total_minutes_p，＆＃xA; group = youth_activity_rc，＆＃xA; fill = youth_activity_rc））+＆＃xA; geom_col（position = position_stack（reverse = TRUE））+＆＃xA; coord_flip（）＆＃xA;  

＆＃xA;＆＃xA;

＆＃xA;＆＃xA;

注意我创建了一个名为 program_ID_2 的新变量，但您不必

＆＃xA;