ggplot2棒グラフのバーの順序付け

最大の棒がy軸に最も近く、最短の棒が最も遠い棒グラフを作成しようとしています。これは私が持っているテーブルのようなものです

    Name   Position
1   James  Goalkeeper
2   Frank  Goalkeeper
3   Jean   Defense
4   Steve  Defense
5   John   Defense
6   Tim    Striker

だからポジションに応じてプレイヤー数を示す棒グラフを作ろうとしています

p <- ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_bar(binwidth = 1)

しかし、グラフは最初にゴールキーパーバー、次にディフェンス、最後にストライカーバーを示しています。ディフェンスバーがy軸に最も近く、ゴールキーパーが1つ、最後にストライカーが1つになるように、グラフを並べ替えます。ありがとう

順序付けの鍵は、必要な順序で因子のレベルを設定することです。順序付き因子は必要ありません。順序付けされた因子の追加情報は必要ありません。これらのデータが統計モデルで使用されている場合、誤ったパラメーター化が発生する可能性があります—多項式の対比は、このような名目上のデータには適切ではありません。

## set the levels in order we want
theTable <- within(theTable, 
                   Position <- factor(Position, 
                                      levels=names(sort(table(Position), 
                                                        decreasing=TRUE))))
## plot
ggplot(theTable,aes(x=Position))+geom_bar(binwidth=1)

最も一般的な意味では、因子レベルを希望の順序に設定するだけです。指定しない場合、因子のレベルはアルファベット順にソートされます。上記のようにfactorへの呼び出し内でレベルの順序を指定することもでき、他の方法も可能です。

theTable$Position <- factor(theTable$Position, levels = c(...))

@GavinSimpson：これreorderは強力で効果的なソリューションです：

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

scale_x_discrete (limits = ...)バーの順序を指定するために使用します。

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

すでに提供されているソリューションは冗長すぎると思います。ggplotで周波数ソートされたバープロットを行うより簡潔な方法は、

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

これはAlex Brownが提案したものに似ていますが、少し短く、関数の定義がなくても機能します。

更新

私の古い解決策は当時は良かったと思いますが、最近forcats::fct_infreqでは頻度レベルで因子レベルをソートする方法を使用したいと思います。

require(forcats)

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

reorder()アレックスブラウンの回答と同様に、forcats::fct_reorder()。これは基本的に、指定された関数を適用した後、2番目の引数の値に従って、1番目の引数で指定された因子をソートします（デフォルト=中央値、これは因子レベルごとに1つの値しかないため、ここで使用します）。

OPの質問では、必要な順序もアルファベット順になっているのは残念です。これは、因子を作成するときのデフォルトのソート順序であるため、この関数が実際に行っていることを非表示にするためです。より明確にするために、「ゴールキーパー」を「ゾーンキーパー」に置き換えます。

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')

因子の単純なdplyrベースの並べ替えは、この問題を解決できます。

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

Position列を指定する必要があるのは、レベルがカウントによって順序付けられる順序付けられた因子であるためです。

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

（table(Position)はPosition列の頻度カウントを生成することに注意してください。）

次に、ggplot関数はカウントの降順でバーを表示します。geom_bar順序付けられた因子を明示的に作成する必要なしにこれを行うオプションがあるかどうかはわかりません。

@HolgerBrandlで言及されているforcats :: fct_infreqに加えて、因子の順序を逆にするforcats :: fct_revがあります。

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)             

dplyr内でカウントすることが最善の解決策であることにザックは同意します。これが最も短いバージョンであることがわかりました：

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

これは、カウントがggplotまたはを使用しないでdplyrで行われるため、事前に因子レベルを並べ替えるよりも大幅に高速になりtableます。

以下のデータフレームのように、グラフの列が数値変数からのものである場合、より簡単なソリューションを使用できます。

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

ソート変数の前のマイナス記号（-Qty）は、ソート方向（昇順/降順）を制御します

テスト用のデータは次のとおりです。

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

このスレッドを見つけたとき、それが私が探していた答えでした。それが他の人に役立つことを願っています。

因子のレベルを並べ替えるために並べ替えを使用する別の方法。カウントに基づいて昇順（n）または降順（-n）。パッケージfct_reorderから使用するものと非常に似ていforcatsます：

降順

df %>%
  count(Position) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Position, -n), y = n)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  xlab("Position")

昇順

df %>%
  count(Position) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Position, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  xlab("Position")

データフレーム：

df <- structure(list(Position = structure(c(3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("Defense", 
"Striker", "Zoalkeeper"), class = "factor"), Name = structure(c(2L, 
1L, 3L, 5L, 4L, 6L), .Label = c("Frank", "James", "Jean", "John", 
"Steve", "Tim"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

2つの変数間の関係ではなく、1つの変数（「位置」）の分布のみを確認しているため、おそらくヒストグラムの方が適切なグラフになります。ggplotには、簡単にするgeom_histogram（）があります。

ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_histogram(stat="count")

geom_histogram（）の使用：

私は考える（geom_histogramをそれは異なり連続と離散データを扱うよう）が少し風変わりです。

以下のために連続したデータは、あなただけ使用することができますgeom_histogramを（）パラメータなしで。たとえば、数値ベクトル「スコア」を追加すると...

    Name   Position   Score  
1   James  Goalkeeper 10
2   Frank  Goalkeeper 20
3   Jean   Defense    10
4   Steve  Defense    10
5   John   Defense    20
6   Tim    Striker    50

そして、「Score」変数でgeom_histogram（）を使用します...

ggplot(theTable, aes(x = Score)) + geom_histogram()

離散データ「位置」のように、私たちは使用して、バーの高さyの値を与える美的によって計算された計算された統計を指定する必要がありますstat = "count"：

 ggplot(theTable, aes(x = Position)) + geom_histogram(stat = "count")

注：不思議なことに、混乱を招くようにstat = "count"、継続的なデータにも使用できます。これにより、美的に満足できるグラフが得られると思います。

ggplot(theTable, aes(x = Score)) + geom_histogram(stat = "count")

編集：DebanjanBの有用な提案に応じた拡張回答。

ggplot2このための「自動」ソリューションを提供していないことは非常に迷惑であることがわかりました。それが私がでbar_chart()関数を作成した理由ggchartsです。

ggcharts::bar_chart(theTable, Position)

デフォルトでbar_chart()は、バーを並べ替えて水平プロットを表示します。そのセットを変更するには horizontal = FALSE。さらにbar_chart()、バーと軸の間の見苦しい「ギャップ」を削除します。