Zamów słupki w wykresie słupkowym ggplot2

@ GavinSimpson: reorder jest potężnym i skutecznym rozwiązaniem na to:

ggplot(theTable,
       aes(x=reorder(Position,Position,
                     function(x)-length(x)))) +
       geom_bar()

Użycie scale_x_discrete (limits = ...) do określenia kolejności słupków.

positions <- c("Goalkeeper", "Defense", "Striker")
p <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + scale_x_discrete(limits = positions)

Myślę, że już dostarczone rozwiązania są zbyt gadatliwe. Bardziej zwięzły sposób na wykonanie sortowania częstotliwości za pomocą ggplot to

ggplot(theTable, aes(x=reorder(Position, -table(Position)[Position]))) + geom_bar()

Jest podobny do tego, co zasugerował Alex Brown, ale nieco krótszy i działa bez żadnej definicji funkcji.

Update

Myślę, że moje stare rozwiązanie było dobre w tym czasie, ale obecnie wolałbym użyć forcats::fct_infreq, który jest sortowaniem poziomów współczynników według częstotliwości:

require(forcats)

ggplot(theTable, aes(fct_infreq(Position))) + geom_bar()

Musisz tylko określić Position kolumnę, aby była czynnikiem uporządkowanym , gdzie poziomy są uporządkowane według ich liczby:

theTable <- transform( theTable,
       Position = ordered(Position, levels = names( sort(-table(Position)))))

(zauważ, że table(Position) tworzy liczbę częstotliwości w kolumnie Position.)

Wtedy twoja funkcja ggplot pokaże paski w malejącej kolejności liczenia. Nie wiem, czy w geom_bar jest opcja, aby to zrobić bez konieczności jawnego tworzenia uporządkowanego czynnika.

Podobnie jak reorder() w odpowiedzi Alexa Browna, możemy również użyć forcats::fct_reorder(). Zasadniczo posortuje czynniki określone w 1. arg, zgodnie z wartościami w 2. arg po zastosowaniu określonej funkcji(domyślnie = mediana, która jest tym, czego używamy tutaj, ponieważ ma tylko jedną wartość na poziom czynnika).

Szkoda, że w pytaniu OP wymagana kolejność jest również alfabetyczna, ponieważ jest to domyślna kolejność sortowania podczas tworzenia czynników, więc ukryje to, co ta funkcja faktycznie robi. Na żeby było jaśniej, zamienię "bramkarz" na "Zoalkeeper".

library(tidyverse)
library(forcats)

theTable <- data.frame(
                Name = c('James', 'Frank', 'Jean', 'Steve', 'John', 'Tim'),
                Position = c('Zoalkeeper', 'Zoalkeeper', 'Defense',
                             'Defense', 'Defense', 'Striker'))

theTable %>%
    count(Position) %>%
    mutate(Position = fct_reorder(Position, n, .desc = TRUE)) %>%
    ggplot(aes(x = Position, y = n)) + geom_bar(stat = 'identity')

Prosta zmiana kolejności czynników oparta na dplyr może rozwiązać ten problem:

library(dplyr)

#reorder the table and reset the factor to that ordering
theTable %>%
  group_by(Position) %>%                              # calculate the counts
  summarize(counts = n()) %>%
  arrange(-counts) %>%                                # sort by counts
  mutate(Position = factor(Position, Position)) %>%   # reset factor
  ggplot(aes(x=Position, y=counts)) +                 # plot 
    geom_bar(stat="identity")                         # plot histogram

Zgadzam się z Zachem, że liczenie w dplyr jest najlepszym rozwiązaniem. Uważam, że jest to najkrótsza wersja:

dplyr::count(theTable, Position) %>%
          arrange(-n) %>%
          mutate(Position = factor(Position, Position)) %>%
          ggplot(aes(x=Position, y=n)) + geom_bar(stat="identity")

Będzie to również znacznie szybsze niż zmiana kolejności poziomów czynnika z wyprzedzeniem, ponieważ liczenie odbywa się w dplyr, a nie w ggplot lub za pomocą table.

Oprócz forcats:: fct_infreq, wspomniany przez @HolgerBrandl, jest forcats:: fct_rev, który odwraca kolejność czynników.

theTable <- data.frame(
    Position= 
        c("Zoalkeeper", "Zoalkeeper", "Defense",
          "Defense", "Defense", "Striker"),
    Name=c("James", "Frank","Jean",
           "Steve","John", "Tim"))

p1 <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_bar()
p2 <- ggplot(theTable, aes(x = fct_infreq(Position))) + geom_bar()
p3 <- ggplot(theTable, aes(x = fct_rev(fct_infreq(Position)))) + geom_bar()

gridExtra::grid.arrange(p1, p2, p3, nrow=3)             

Jeśli kolumny wykresu pochodzą ze zmiennej numerycznej, jak w ramce danych poniżej, możesz użyć prostszego rozwiązania:

ggplot(df, aes(x = reorder(Colors, -Qty, sum), y = Qty)) 
+ geom_bar(stat = "identity")  

Znak minus przed zmienną sortowania (-Qty) kontroluje kierunek sortowania (rosnąco / malejąco)

Oto dane do testów:

df <- data.frame(Colors = c("Green","Yellow","Blue","Red","Yellow","Blue"),  
                 Qty = c(7,4,5,1,3,6)
                )

**Sample data:**
  Colors Qty
1  Green   7
2 Yellow   4
3   Blue   5
4    Red   1
5 Yellow   3
6   Blue   6

Kiedy znalazłem ten wątek, to była odpowiedź, której szukałem. Mam nadzieję, że to przydatne dla innych.