更改 ggplot2 中条形图的绘制顺序

Question

我正在为修订稿准备一个附录图，我需要在其中提供年份和地点之间几个变量的年内范围（变异性）的信息。

我认为最简洁的方法（我有 7 个站点、21 年和 5 个变量...）是使用 coord_polar 的玫瑰图。然而，我偶然发现了一些让我对 ggplot 感到沮丧的事情——默认的排序假设。虽然因子很容易根据某些值重新排序，但这似乎只能以 固定 方式工作：据我所知，该顺序需要应用于整个数据帧。

在此图中，排序需要取决于在年份之间变化的值，因此colour 和fill 值需要在面板内按绘图顺序进行更改。

为了演示，我创建了一个可重现的示例，代码如下（图示为它不应该工作的方式）

基本上，我总是需要首先绘制在给定年份内具有最小值的站点（在中心），然后按照原始值的顺序向外绘制其他站点的价值增加（请参阅@987654327 @ 和 diff 数据框的列）。换句话说，有些年份站点 a 将位于中心，有些年份站点 c 将位于中心，等等。

任何帮助将不胜感激。

library('ggplot2')
library('reshape2')
library("plyr")

## reproducible example of problem: create dummy data
madeup <- data.frame(Year = rep(2000:2015, each=20), Site=rep(c("a","b","c","d"), each=5, times=16),
                     var1 = rnorm(n=16*20, mean=20, sd=5), var2= rnorm(n=16*20, mean=50, sd=1))

## create ranges of the data by Year and Site
myRange <- function(dat) {range=max(dat, na.rm=TRUE)-min(dat,na.rm = TRUE)}
vardf <- ddply(madeup, .(Site, Year), summarise, var1=myRange(var1),
               var2=myRange(var2))

varmelt <- melt(vardf, id.vars = c("Site","Year"))
varmelt$Site <- as.character(varmelt$Site) # this to preserve the new order when rbind called
varmelt <- by(varmelt, list(varmelt$Year, varmelt$variable), function(x) {x <- x[order(x$value),]
x$order <- 1:nrow(x)
return(x)})
varmelt <- do.call(rbind, varmelt)

## create difference between these values so that each site gets plotted cumulatively on the rose plot
##  (otherwise areas close to the centre become uninterpretable)
vartest <- by(varmelt, list(varmelt$Year, varmelt$variable), function(x) {
  x$diff <- c(x$value[1], diff(x$value))
  return(x)
})
vartest <- do.call(rbind,vartest)

## plot rose plot to display how ranges in variables vary by year and between sites
## for this test example we'll just take one variable, but the idea is to facet by variable
max1 <- max(vartest$value[vartest$variable=='var1'])
yearlength <- length(2000:2015)
ggplot(vartest[vartest$variable=="var1",], aes(x=factor(Year), y=diff)) +
  theme_bw() +
  geom_hline(yintercept = seq(0,max1, by=1), size=0.3, col="grey60",lty=3) +
  geom_vline(xintercept=seq(1,yearlength,1), size=0.3, col='grey30', lty=2) +
  geom_bar(stat='identity', width=1, size=0.5, aes(col=Site, fill=Site)) +
  scale_x_discrete() +
  coord_polar() +
  theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())

Answer 1

只要你不使用堆叠条（position = "stack"，这是geom_bar 的默认值），ggplot2 实际上将是use the order of the rows in your data for the plotting order。因此，您需要做的就是使用 y 轴的原始值（而不是累积差异值）以及position = "identity"，并在绘图之前将数据从最大到最小value 排序：

ordered_data <- vartest[order(-vartest$value), ]

ggplot(ordered_data, aes(factor(Year), value)) +
  geom_col(aes(fill = Site), position = "identity", width = 1) +
  coord_polar() +
  facet_wrap(~ variable)

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 2 月 17 日创建。

PS。在为示例生成随机数据时，请考虑使用set.seed，以便可以准确地再现您的结果。

Answer 2

您可以从最大站点的单个地块开始，然后将较小的站点分层，如下所示：

a <- ggplot(vartest[vartest$variable=="var1"& vartest$order==4,], aes(x=factor(Year), y=value,group=order)) +
  theme_bw() +
  geom_hline(yintercept = seq(0,max1, by=1), size=0.3, col="grey60",lty=3) +
  geom_vline(xintercept=seq(1,yearlength,1), size=0.3, col='grey30', lty=2) +
  geom_bar(stat='identity', width=1, size=0.5, aes(col=Site, fill=Site)) +
  scale_x_discrete() +
  coord_polar() +
  theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())

b <- a + geom_bar(data = vartest[vartest$variable=="var1"& vartest$order==3,],
            stat='identity', width=1, size=0.5, aes(x=factor(Year), y=value,col=Site, fill=Site))

c <- b + geom_bar(data = vartest[vartest$variable=="var1"& vartest$order==2,],
            stat='identity', width=1, size=0.5, aes(x=factor(Year), y=value,col=Site, fill=Site))

c + geom_bar(data = vartest[vartest$variable=="var1"& vartest$order==1,],
            stat='identity', width=1, size=0.5, aes(x=factor(Year), y=value,col=Site, fill=Site))

这会产生以下结果：

这是你想要的吗？