python - 在 Python 中使用 Rpy2 对具有翻转坐标的 ggplot2 条形图进行排序

Question

我在 Python 中有一个 R 数据框对象，使用 Rpy2，如下所示:

cat name num
1   a  bob   1
2   b  bob   2
3   a mary   3
4   b mary   4

我想将其绘制为带有翻转坐标的geom_bar，并且使条形的顺序与图例的顺序匹配(不更改图例)。在这里和其他邮件列表上已经有人问过这个问题，但我对如何将 R 订购代码转换为 rpy2 感到困惑。这是我当前的代码:

# attempting to reorder bars so that value 'a' of cat is first (in red)
# and value 'b' of cat is second (in green)
labels = tuple(["a", "b"])
labels = robj.StrVector(labels)
variable_i = r_df.names.index("cat")
r_df[variable_i] = robj.FactorVector(r_df[variable_i],
                                     levels=labels)
r.pdf("test.pdf"))
p = ggplot2.ggplot(r_df) + \
    ggplot2.geom_bar(aes_string(x="name",
                                y="num",
                                fill="cat"),
                     position=ggplot2.position_dodge(width=0.5)) + \
    ggplot2.coord_flip()
p.plot()

这给出了一个具有正确图例的图表(“a”第一个为红色，“b”第二个为绿色)，但每个条形图均按绿色/红色(“b”、“a”)的顺序显示“名称”的值。我对上一篇的印象帖子说这是因为 coord_flip() 翻转了顺序。如何更改条形顺序(不是图例顺序)以匹配当前图例，在每个躲避的条形组中首先绘制红色条形？谢谢。

编辑:*

在 rpy2 中尝试了 @joran 的解决方案:

labels = tuple(["a", "b"])
labels = robj.StrVector(labels[::-1])
variable_i = r_df.names.index("cat")
r_df[variable_i] = robj.FactorVector(r_df[variable_i],
                                     levels=labels)
p = ggplot2.ggplot(r_df) + \
    ggplot2.geom_bar(aes_string(x="name",
                                y="num",
                                fill="cat"),
                     stat="identity",
                     position=ggplot2.position_dodge()) + \
    ggplot2.scale_fill_manual(values = np.array(['blue','red'])) + \
    ggplot2.guides(fill=ggplot2.guide_legend(reverse=True)) + \
    ggplot2.coord_flip() 
p.plot()

这不起作用，因为找不到ggplot2.guides，但这仅用于设置图例。我的问题是:为什么需要 scale_fill_manual？我不想指定我自己的颜色，我想要默认的 ggplot2 颜色，但我只想将排序设置为特定方式。这是有道理的，使用coord_flip我需要反向排序，但这显然不足以重新排序条形(请参阅我的标签[::-1])独立于传奇。对此有何想法？

Answer 1

很抱歉，我的机器上没有 rpy 设置，但我能够通过此 R/ggplot2 代码得到我认为您所描述的内容:

dat$cat <- factor(dat$cat,levels = c('b','a'))

ggplot(dat,aes(x = name,y = num, fill = cat)) + 
    geom_bar(stat = "identity",position = "dodge") + 
    coord_flip() + 
    scale_fill_manual(values = c('blue','red')) +
    guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))

基本上，我只是颠倒了因子水平，并颠倒了图例顺序。很复杂，但看起来像你所描述的那样。 (另外，您确实想要 stat = "identity"，对吗？)