Wykres słupkowy ggplot z kolejnością zależną od aspektu kategorii

Question

Widziałem wiele pytań (często związanych z Order Bars in ggplot2 bar graph) dotyczących sposobu (ponownego) zamawiania kategorii na wykresie słupkowym.

To, czego szukam, to tylko dotyk inny, ale nie znalazłem na to dobrego sposobu: Mam wieloaspektowy wykres słupkowy i chcę zamówić oś x dla każdego aspektu niezależnie, zgodnie z do innej zmiennej (w moim przypadku ta zmienna jest samą wartością y, tzn. po prostu chcę, aby paski były coraz dłuższe w każdym aspekcie).

Prosty przykład, np. Order Bars in ggplot2 bar graph:

df <- data.frame(name=c('foo','bar','foo','bar'),period=c('old','old','recent','recent'),val=c(1.23,2.17,4.15,3.65)) 
p = ggplot(data = df, aes(x = reorder(name, val), y = val)) 
p = p + geom_bar(stat='identity') 
p = p + facet_grid(~period) 
p 

Co mamy jest następujący:

Zważywszy, co chcę jest:

Answer 1

Ok, więc wszystko filozofowania na bok, aw przypadku ktoś jest zainteresowany, tutaj jest brzydki hack to zrobić. Chodzi o to, aby używać różnych etykiet (myśl paste(period, name), z wyjątkiem tego, że zamieniam ten okres na 0-odstęp, 1-odstęp itd., Aby nie były wyświetlane). Potrzebuję tej działki i nie chcę, aby zorganizować grobs i tym podobne, bo ja mogę chcieć dzielić wspólną legendę itp

Przykład atomowej podane wcześniej staje:

df <- data.frame(name=c('foo','bar','foo','bar'), 
    period=c('old','old','recent','recent'), 
    val=c(1.23,2.17,4.15,3.65), 
    stringsAsFactors=F) 
df$n = as.numeric(factor(df$period)) 
df = ddply(df,.(period,name),transform, x=paste(c(rep(' ',n-1), name), collapse='')) 
df$x = factor(df$x, levels=df[order(df$val), 'x']) 
p = ggplot(data = df, aes(x = x, y = val)) 
p = p + geom_bar(stat='identity') 
p = p + facet_grid(~period, scale='free_x') 
p 

Another przykładem, jeszcze trochę głupie ale bliżej moim konkretnym przypadku zastosowania, byłaby:

df <- ddply(mpg, .(year, manufacturer), summarize, mixmpg = mean(cty+hwy)) 
df$manufacturer = as.character(df$manufacturer) 
df$n = as.numeric(factor(df$year)) 
df = ddply(df, .(year,manufacturer), transform, 
    x=paste(c(rep(' ',n-1), manufacturer), collapse='')) 
df$x = factor(df$x, levels=df[order(df$mixmpg), 'x']) 
p = ggplot(data = df, aes(x = x, y = mixmpg)) 
p = p + geom_bar(stat='identity') 
p = p + facet_grid(~year, scale='free_x') 
p = p + theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=.5,colour='gray50')) 
p 

Zamknij oczy, pomyśl o Imperium, i starają się cieszyć.

Answer 2

Spróbuj, to naprawdę proste (prostu zignorować ostrzeżenia)

df <-data.frame(name = c('foo', 'bar', 'foo', 'bar'), 
       period = c('old', 'old', 'recent', 'recent'), 
       val = c(1.23, 2.17, 4.15, 3.65)) 

d1 <- df[order(df$period, df$val), ] 
sn <- factor(x = 1:4, labels = d1$name) 
d1$sn <- sn 
p <- ggplot(data = d1, aes(x = sn, y = val)) 
p <- p + geom_bar(stat = 'identity') 
p <- p + facet_wrap(~ period, scale = 'free_x') 
p 

Answer 3

Jest to stary, ale to pytanie jest używany jako cel dupe. Warto więc zaproponować rozwiązanie, które będzie korzystało z najnowszych ulepszeń pakietu ggplot2, a mianowicie parametru labels na scale_x_discrete(). Pozwala to uniknąć use duplicate levels, która jest przestarzała lub do manipulate factor labels by prepending a varying number of spaces.

Przygotować dane

Tutaj mpg zbiór danych jest używany, aby mieć porównanie do this answer. Do manipulowania danymi jest tutaj użyty pakiet data.table, ale możesz użyć dowolnego pakietu do tego celu.

library(data.table) # version 1.10.4 
library(ggplot2)  # version 2.2.1 
# aggregate data 
df <- as.data.table(mpg)[, .(mixmpg = mean(cty + hwy)), by = .(year, manufacturer)] 
# create dummy var which reflects order when sorted alphabetically 
df[, ord := sprintf("%02i", frank(df, mixmpg, ties.method = "first"))] 

Tworzenie działka

# `ord` is plotted on x-axis instead of `manufacturer` 
ggplot(df, aes(x = ord, y = mixmpg)) + 
    # geom_col() is replacement for geom_bar(stat = "identity") 
    geom_col() + 
    # independent x-axis scale in each facet, 
    # drop absent factor levels (actually not required here) 
    facet_wrap(~ year, scales = "free_x", drop = TRUE) + 
    # use named character vector to replace x-axis labels 
    scale_x_discrete(labels = df[, setNames(as.character(manufacturer), ord)]) + 
    # replace x-axis title 
    xlab(NULL) + 
    # rotate x-axis labels 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust=1, vjust=.5))