如何根据我指定的变量在 ggplot 中排序点

Question

我有一个比例与名称的关系图。我试图按比例订购一个 ggplot，但即使我订购了数据框，该图仍希望根据 x 轴值按字母顺序排列。我如何改为按 y 轴值排序

resultOrder <- result[order(result$Proportion), ]

ggplot() + 
geom_point(aes(resultOrder$Names, resultOrder$Proportion), resultOrder) +  
geom_point(shape=1) +
labs(title="Number of SVs each repeat element is found in (as a percentage,     filtered for >20%)", x="TY [°C]", y="Txxx") +
#geom_point(aes(mergedGroup4$Rptname, mergedGroup4$PercentageChangeForWholeSV),mergedGroup4) + theme(axis.text.x=element_text(angle=-90)) + 
xlab("Repetitive elements") + 
ylab("Percentage of SVs") +
theme(axis.text.x=element_text(angle=-90)) +
theme(legend.position="top")

示例数据

                          Names Values Proportion
 FLAM_C                   FLAM_C   1112   20.03965
 MER112                   MER112   1115   20.09371
 L1MA10                   L1MA10   1116   20.11173
 L1PB3                     L1PB3   1121   20.20184
 LTR78B                   LTR78B   1125   20.27392
 MLT1H1                   MLT1H1   1126   20.29194
 (TG)n                     (TG)n   1127   20.30997
 Charlie7               Charlie7   1129   20.34601
 MamRep605             MamRep605   1133   20.41809
 LTR16A                   LTR16A   1136   20.47216
 Charlie1b             Charlie1b   1139   20.52622
 L1PA6                     L1PA6   1142   20.58028
 MLT1G1                   MLT1G1   1148   20.68841
 LTR67B                   LTR67B   1150   20.72445
 MER58A                   MER58A   1162   20.94071

Answer 1

您需要根据 Proportion 顺序将 Names 设置为因子，这样 ggplot 就不会重新排序。所以试试这个：

df$Names = factor(df$Names, levels=df[order(df$Proportion), "Names"])

ggplot(df, aes(Names, Proportion)) + geom_point(shape=1)

我也重写了ggplot的第一行，因为你的使用方式比较复杂，可以用更简单的方式来完成。

Answer 2

DMC 正确。

试试这个，因为我简化了你的 ggplot 调用。对我来说，诀窍是将 mean 参数添加到 reorder:

df <- read.table(file = "clipboard") 

ggplot(df) + 
  geom_point(aes(reorder(Names, Proportion, mean), y=Proportion)) +
  coord_flip()

如何根据我指定的变量在 ggplot 中排序点

How to order points in a ggplot based on a variable I specify

r

ggplot2