Как контролировать порядок составления гистограммы с помощью идентификатора на ggplot2

Используя этот манекен data.frame

ts <- data.frame(x=1:3, y=c("blue", "white", "white"), z=c("one", "one", "two"))

Я пытаюсь построить сюжет с категорией "синий" сверху.

ggplot(ts, aes(z, x, fill=factor(y, levels=c("blue","white" )))) + geom_bar(stat = "identity")

введите описание изображения здесь

дает мне "белый" сверху. а также

ggplot(ts, aes(z, x, fill=factor(y, levels=c("white", "blue")))) + geom_bar(stat = "identity")

введите описание изображения здесь

меняет цвет, но по-прежнему дает мне "белый" сверху. Как я могу получить "синий" сверху?

Источник

5 ответов

Решение

Я боролся с той же проблемой раньше. Похоже, что ggplot складывает столбцы в зависимости от их появления в кадре данных. Таким образом, решение вашей проблемы состоит в сортировке данных по коэффициенту заполнения в обратном порядке, в котором вы хотите, чтобы они отображались в легенде: нижний элемент в верхней части информационного кадра и верхний элемент в нижней части:

ggplot(ts[order(ts$y, decreasing = T),],
       aes(z, x, fill=factor(y, levels=c("blue","white" )))) + 
  geom_bar(stat = "identity")

Изменить: Больше иллюстрации

Используя примеры данных, я создал три графика с разным порядком данных, и я подумал, что большее количество переменных заполнения сделает вещи немного понятнее.

set.seed(123)
library(gridExtra)
df <- data.frame(x=rep(c(1,2),each=5),
                 fill_var=rep(LETTERS[1:5], 2),
                 y=1)
#original order   
p1 <- ggplot(df, aes(x=x,y=y,fill=fill_var))+
  geom_bar(stat="identity") + labs(title="Original dataframe")


#random order
p2 <- ggplot(df[sample(1:10),],aes(x=x,y=y,fill=fill_var))+
  geom_bar(stat="identity") + labs(title="Random order")
#legend checks out, sequence wird

#reverse order
p3 <- ggplot(df[order(df$fill_var,decreasing=T),],
             aes(x=x,y=y,fill=fill_var))+
  geom_bar(stat="identity") + labs(title="Reverse sort by fill")

plots <- list(p1,p2,p3)

do.call(grid.arrange,plots)

Источник

Что бы это ни стоило, в ggplot2 версии 2.2.1 порядок стека больше не определяется порядком строк в data.frame. Вместо этого он соответствует порядку легенды, определяемому порядком уровней в факторе.

d <- data.frame(
  y=c(0.1, 0.2, 0.7),
  cat = factor(c('No', 'Yes', 'NA'), levels = c('NA', 'Yes', 'No')))

# Original order
p1 <- ggplot(d, aes(x=1, y=y, fill=cat)) +
  geom_bar(stat='identity')

# Change order of rows
p2 <- ggplot(d[c(2, 3, 1), ], aes(x=1, y=y, fill=cat)) +
  geom_bar(stat='identity')

# Change order of levels
d$cat2 <- relevel(d$cat, 'Yes')
p3 <- ggplot(d, aes(x=1, y=y, fill=cat2)) +
  geom_bar(stat='identity') 

grid.arrange(p1, p2, p3, ncol=3)

Это приводит к следующему графику: введите описание изображения здесь

Источник

Возиться с вашими данными, чтобы график выглядел красиво, кажется плохой идеей. Вот альтернатива, которая работает для меня при использованииposition_fill():

ggplot(data, aes(x, fill = fill)) + geom_bar(position = position_fill(reverse = TRUE))

В reverse = TRUEАргумент меняет порядок уложенных столбцов. Это работает вposition_stack также.

Источник

Использовать group эстетический в ggplot() вызов. Это гарантирует, что все слои уложены одинаково.

series <- data.frame(
  time = c(rep(1, 4),rep(2, 4), rep(3, 4), rep(4, 4)),
  type = rep(c('a', 'b', 'c', 'd'), 4),
  value = rpois(16, 10)
)

ggplot(series, aes(time, value, group = type)) +
  geom_col(aes(fill = type)) +
  geom_text(aes(label = type), position = "stack")
Источник

У меня точно такая же проблема сегодня. Ты можешь получить blue сверху с помощью order=-as.numeric():

ggplot(ts, 
aes(z, x, fill=factor(y, levels=c("blue","white")), order=-as.numeric(y))) + 
geom_bar(stat = "identity")
Источник

У меня была похожая проблема, и я обошел ее, изменив уровень фактора. думал, что поделюсь кодом:

library(reshape2)
library(ggplot2)

group <- c(
  "1",
  "2-4",
  "5-9",
  "10-14",
  "15-19",
  "20-24",
  "25-29",
  "30-34",
  "35-39",
  "40-44",
  "45-49"
)

xx <- factor(group, levels(factor(group))[c(1, 4, 11, 2, 3, 5:10)])

method.1 <- c(36, 14, 8, 8, 18, 1, 46, 30, 62, 34, 34)
method.2 <- c(21, 37, 45, 42, 68, 41, 16, 81, 51, 62, 14)
method.3 <- c(37, 46, 18, 9, 16, 79, 46, 45, 70, 42, 28)  
elisa.neg <- c(12, 17, 18, 6, 19, 14, 13, 13, 7, 4, 1)  
elisa.eq <- c(3, 6, 3, 14, 1, 4, 11, 13, 5, 3, 2)

test  <- data.frame(person = xx, 
                    "Mixture Model" = method.1,
                    "Censoring" = method.3,
                    "ELISA neg" = elisa.neg,
                    "ELISA eqiv" = elisa.eq) 

melted <- melt(test, "person")
melted$cat <- ifelse(melted$variable == "Mixture.Model", "1",
                     ifelse(melted$variable == "Censoring", "2", "3"))

melted$variable = factor(melted$variable, levels = levels(melted$variable)[c(1, 2, 4,3 )]) ## This did the trick of changing the order

ggplot(melted, aes(x = cat, y = value, fill = variable)) + 
  geom_bar(stat = 'identity') + facet_wrap(~ person) +
  theme(axis.ticks.x=element_blank(),
        axis.text.x=element_blank()) + 
  labs(title = "My Title",
       y = "Per cent", x = "Age Group", fill = "")

(Извините, это мои данные, я не воспроизводил с использованием данных из исходного поста, надеюсь, что все в порядке!)

Источник
Другие вопросы по тегам