Question

我们假设我有一个示例数据框：

frame <- 
    data.frame(group = c(rep(1, 3), rep(2, 3)), 
               idea = c(1, 2, 3, 1, 2, 4), 
               value = c(10000, 5000, 50, 5000, 7500, 100), 
               level = sample(c("rough", "detailed"), 6, TRUE))

我喜欢一个价值观的条形图，其中每个想法都按照它的价值排序。我可以这样接近

library(dplyr)
library(ggplot2)

top_ideas <- 
    frame %>%
    group_by(group) %>%
    arrange(group, desc(value))

frame %>%    
    group_by(group) %>%
    mutate(idea = idea %>% factor(levels = top_ideas$idea)) %>%
    ggplot(aes_string(x = "idea", y = "value", fill = "level")) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    theme(legend.position = "bottom", 
          axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
    facet_wrap(~group, scales = "free")

最终dplyr行中的变异是根据它们在top_ideas数据帧中的排序来设置因子级别。不幸的是，因为第1组和第2组共享第1和第2个想法，所以排序由第一组设置。

我希望拥有的是两个方面的思想顺序，与每个群体无关。如何在dplyr字符串中执行此操作？我错过了一些简单的东西吗？

我应该注意这是示例数据。实际数据要大得多，并且包含更多群体和更多共享的想法。

Answer 1

这是一种解决方法：

数据：

# setting seed to make solution reproducible set.seed(123) frame <- data.frame(group = c(rep(1, 3), rep(2, 3)), idea = c(1, 2, 3, 1, 2, 4), value = c(10000, 5000, 50, 5000, 7500, 100), level = sample(c("rough", "detailed"), 6, TRUE))

<强>代码：

library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) top_ideas <- frame %>% group_by(group) %>% arrange(group, desc(value)) %>% unite("grp_idea", group, idea, sep = "_", remove = FALSE) %>% data.frame() %>% mutate(grp_idea = factor(grp_idea, levels = grp_idea)) top_ideas %>% group_by(group) %>% ggplot(aes(x = grp_idea, y = value, fill = level)) + geom_bar(stat = "identity") + theme(legend.position = "bottom", axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) + facet_wrap(~group, scales = "free") + xlab("idea") + scale_x_discrete(breaks = top_ideas$grp_idea, labels = top_ideas$idea)

<强>结果：

> top_ideas grp_idea group idea value level 1 1_1 1 1 10000 rough 2 1_2 1 2 5000 detailed 3 1_3 1 3 50 rough 4 2_2 2 2 7500 detailed 5 2_1 2 1 5000 detailed 6 2_4 2 4 100 rough

注意：

基本上我正在做的是将group和idea变量粘贴在一起，将新变量grp_idea转换为具有所需级别的因子，并将其用作x轴而不是原始idea列。这确保了每个方面中的级别顺序不会受到其他方面的影响，因为它们不再共享相同的级别。然后，使用xlab和scale_x_discrete重新标记x轴标题和刻度标签就足够了。

通过facet_wrap重新排序ggplot barplot x-axis

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