按填充子集在堆叠条中排序x轴-Java 学习之路

关于如何使用 ggplot2 在条形图中按频率排列x轴有多个问题（例如here） . 但是，我的目标是通过填充子集的相对频率将X轴上的类别排列在堆积条形图中 . 例如，我想在变量 z 中按类别 B 的百分比对x轴进行排序 .

这是我第一次尝试只使用ggplot2

library(ggplot2)
library(tibble)
library(scales)

factor1 <- as.factor(c("ABC", "CDA", "XYZ", "YRO"))
factor2 <- as.factor(c("A", "B"))

set.seed(43)
data <- tibble(x = sample(factor1, 1000, replace = TRUE),
               z = sample(factor2, 1000, replace = TRUE))


ggplot(data = data, aes(x = x, fill = z, order = z)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  scale_y_continuous(labels = percent)

当这不起作用时，我使用dplyr创建了一个汇总数据框，然后传播数据并按 B 对其进行排序，然后再次收集它 . 但是密谋也不起作用 .

library(dplyr)
library(tidyr)
data %>%
  group_by(x, z) %>%
  count() %>%
  spread(z, n) %>%
  arrange(-B) %>%
  gather(z, n, -x) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(x, n), y = n, fill = z)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "fill") +
  scale_y_continuous(labels = percent)

我更喜欢只使用ggplot的解决方案，以便不依赖于dplyr / tidyr创建的数据框中的顺序 . 但是，我对任何事情持开放态度 .

2 回答

如果要按绝对频率排序：

lvls <- names(sort(table(data[data$z == "B", "x"])))

如果要按相对频率排序：

lvls <- names(sort(tapply(data$z == "B", data$x, mean)))

然后你可以在 ggplot 内动态创建因子：

ggplot(data = data, aes(factor(x, levels = lvls), fill = z)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  scale_y_continuous(labels = percent)

回复于 2024-04-28T17:41:32+08:00

使用 tidyverse 的解决方案是：

data %>% 
  mutate(x = forcats::fct_reorder(x, as.numeric(z), fun = mean)) %>% 
  ggplot(aes(x, fill = z)) +
    geom_bar(position = "fill") +
    scale_y_continuous(labels = percent)

回复于 2024-04-28T17:41:32+08:00

按填充子集在堆叠条中排序x轴

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