coord_flip 后 mcmc 区域的反转 x 轴因子水平答案

【问题标题】：Reverse x-axis factor levels of mcmc areas after coord_flipcoord_flip 后 mcmc 区域的反转 x 轴因子水平
【发布时间】：2022-01-28 03:48:25
【问题描述】：

我有一个从贝叶斯后验分布中抽取三个不同变量的数据框，我想将它们绘制为mcmc_areas。

当我这样做时，变量名称在 y 轴上，而绘制值在 y 轴上。当我使用coord_flip 将变量名切换到x 轴时，它们是相反的。

我见过的其他解决方案涉及修改原始数据集或 ggplot 中的 aes 以包含我的数据没有的因子水平。

如何反转 x 轴上变量名的顺序，以便它们从左到右读取 var1、var2、var3？

library(bayesplot)
library(ggplot2)

var1 <- c(-0.06002548, -0.02066638, -0.04869878, -0.03085879, -0.04363278, -0.04427182)
var2 <- c(-0.011345631, -0.033393275, -0.037143247, -0.012890959, -0.031249614, -0.001547747)
var3 <- c(-0.05907443, -0.06544918, -0.05831428, -0.04964141, -0.05206038, -0.05726436)

df <- data.frame(var1, var2, var3)

plot <- mcmc_areas(test, pars = c("var1","var2","var3"),
                   point_est = "mean",
                   prob = .95)
ggtest <- plot + coord_flip()

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 mcmc

【解决方案1】：

一种选择是反转您将变量传递给mcmc_areas 的顺序，以便在翻转后获得所需的顺序：

library(bayesplot)
library(ggplot2)

mcmc_areas(df, pars = rev(c("var1","var2","var3")),
           point_est = "mean",
           prob = .95) +
  coord_flip()

第二个选项是通过scale_y_discrete 的limits 参数设置所需的顺序。笔记。这样做会稍微改变情节的外观。为了解决这个问题，我将expand 参数设置为等于从plot$scales$scales[[1]]$expand 提取的mcmc_areas 设置的值。

mcmc_areas(df, pars = c("var1","var2","var3"),
           point_est = "mean",
           prob = .95) +
  coord_flip() +
  scale_y_discrete(limits = c("var1","var2","var3"), expand = c(0.1, 0, 0.1, 0.666666666666667))
#> Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will
#> replace the existing scale.

【讨论】：