dplyr + ggplot2。在同一管道中的scale_x_continuous（）中使用由dplyr计算的列

Question

有没有办法在同一管道中使用ggplot2中scale_x_continuous（）中用dplyr计算的列？

p2 <- chat %>%
        count(author) %>%
        ggplot(aes(x = reorder(author, n), y = n, fill = n)) +
          geom_bar(stat = "identity") +
          coord_flip() +
          theme_classic() +
          scale_fill_viridis() +
          scale_x_continuous(breaks = seq(0, **max(n)**, by = 250))
          theme(
            axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank(),
            legend.position = "none",
            plot.title = element_text(size = 13, face = "bold", hjust = 0.5),
            plot.subtitle = element_text(color = '#666664', size = 10, hjust = 0.5))

基本上，我是在计算其他作者（因子列）出现在数据框中的次数。但是，R不允许我在scale_x_continuous中使用n（即count（）返回的列的名称）。但这确实在ggplot（）函数中。

有办法吗？还是我被迫做类似的事情：

data <- chat %>%
        count(author)

p2 <- ggplot(data, aes(x = reorder(author, n), y = n, fill = n)) +
          geom_bar(stat = "identity") +
          coord_flip() +
          theme_classic() +
          scale_fill_viridis() +
          scale_x_continuous(breaks = seq(0, **max(data$n)**, by = 250))
          theme(
            axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank(),
            legend.position = "none",
            plot.title = element_text(size = 13, face = "bold", hjust = 0.5),
            plot.subtitle = element_text(color = '#666664', size = 10, hjust = 0.5))

谢谢！

Answer 1

您可以使用花括号和点表示法（this question和here中接受的答案的最后一部分中的相关信息）：

library(tidyverse)
library(viridis)
#> Loading required package: viridisLite
p2 <- iris %>%
  sample_n(100) %>% 
  count(Species) %>%
  {
    ggplot(., aes(x = reorder(Species, n), y = n, fill = n)) +
      geom_bar(stat = "identity") +
      coord_flip() +
      theme_classic() +
      scale_fill_viridis() +
      scale_y_continuous(breaks = seq(0, max(.$n), by = 20)) +
      theme(
        axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank(),
        legend.position = "none",
        plot.title = element_text(size = 13, face = "bold", hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(color = '#666664', size = 10, hjust = 0.5)
      )
  }
p2

^{由reprex package（v0.3.0）于2019-11-24创建}

请注意，您没有提供任何可复制的示例，因此我以iris为起点，并进行了一些行采样以获取不同的物种计数频率。如果您用reproducible example更新问题，我将更新答案。