Question

您好：我有一个看起来像这样的数据集。我的数据集是alpha，omega和zeta。要求受访者将政党领袖（“ Z”，“ B”或“ C”）评为最能解决该问题的领袖。

我想显示每个问题的回答分布，但是我想看到这些方面被排序为使得第一个方面显示特定党魁（例如Z）的最高百分比，然后向下移动。

在下面的代码中，我专门选择了跨越字母长度的变量名（例如，alpha到zeta），并且不设置种子，因为我想找回总是排序的代码变量Issue的级别，使得第一个级别是党组长Z得分最高的问题，而第二个级别是党组长Z得分第二高的问题。

#load libraries
library(dplyr)
library(forcats)
library(tidyr)
library(ggplot2)

#In my data set these are issues, like taxes, health, etc. 
alpha<-sample(c('Z', 'B', 'C'), replace=T,size=300)
omega<-sample(c('Z', 'B', 'C'), replace=T,size=300)
zeta<-sample(c('Z', 'B', 'C'), replace=T, size=300)

#make data frame
df<-data.frame(alpha, omega, zeta)

df %>% 
  #gather into an issue variable and a leader variable
  gather(Issue, Leader) %>% 
  #count
  count(Issue, Leader) %>% 
  #form groups for counting percent
  group_by(Issue) %>% 
  #calculate percent
  mutate(pct=n/sum(n)) %>%
  #ungroup
  group_by(Leader)%>% 
  #try reordering based on
  mutate(Issue=fct_reorder(Issue, pct, .desc=F)) %>% 
  ggplot(., aes(x=Leader, y=pct))+geom_col()+facet_wrap(~Issue)

Answer 1

对于这样一个特定的用例，我将明确地找到并设置顺序：

df %>% 
  gather(Issue, Leader) %>% 
  count(Issue, Leader) %>% 
  group_by(Issue) %>% 
  mutate(pct=n/sum(n)) %>% 
  ungroup -> 
  plot_df

issue_order = filter(plot_df, Leader == "Z") %>% 
    arrange(desc(pct)) %>% 
    pull(Issue) %>%
    as.character

plot_df = mutate(plot_df, Issue = factor(Issue, levels = issue_order))

ggplot(plot_df, aes(x=Leader, y=pct))+geom_col()+facet_wrap(~Issue)

作为旁注，我鼓励您避免使用明显的注释来改善您的注释。注释代码很好，但是好的代码（尤其是dplyr代码）可以很好地自我记录。一种常见的注释最佳实践是“注释原因，而不是注释方式” ，因为该代码告诉您发生了什么的情况，注释主要是用来解释为什么< / em>。像这样的注释（如下）没有任何价值，而是破坏了有意义的代码，使其更难阅读：

#count count(Issue, Leader) %>%

在这里，您为百分号pct使用了一个很好的变量名，因此不需要注释就可以告诉您它是什么：

#calculate percent mutate(pct=n/sum(n)) %>%

通过因子B的数值对因子A重新排序

1 个答案: