r - facet_wrap 中因子级别的顺序

Question

我想生成一个facet_wrap，其中构面内因子的顺序是基于列因子顺序之一。问题的核心是每个组都有重复的因子水平，当我绘制时，facet_wrap 中仅正确排序了一个因子水平。 (见下图)

我尝试对每个组中的因子级别进行排序，并且每个因子级别应在每个方面内正确排序。

这是我的尝试

df_pattern<- data.frame(address = rep(rep(LETTERS[1:3]),3)) 

df_TP <- data.frame(No=rep(seq(1:3)),
                    clas=c("Good","Bad","Ugly"),stringsAsFactors = F)

set.seed(12)
df_ex <- df_pattern%>%
  mutate(No=rep(seq(1:3),each=3))%>%
  left_join(df_TP)%>%
  mutate(clas=sample(clas))%>%
  group_by(No)

#      address    No  clas
#       <fctr> <int> <chr>
#    1       A     1  Good
#    2       B     1  Ugly
#    3       C     1  Ugly
#    4       A     2  Good
#    5       B     2  Ugly
#    6       C     2   Bad
#    7       A     3   Bad
#    8       B     3   Bad
#    9       C     3  Good

现在让我们尝试根据用户定义的 clas 列顺序对地址级别进行排序

set.seed(12)
df_ex <- df_pattern%>%
  mutate(No=rep(seq(1:3),each=3))%>%
  left_join(df_TP)%>%
  mutate(clas=sample(clas))%>%
  group_by(No)%>%
  mutate(clas=factor(clas,levels=c("Good","Bad","Ugly")))%>%
  mutate(address=factor(address,levels=unique(address[order(clas)])))%>%
  mutate(address=as.character(address))%>%
  arrange(No,clas) 

      address    No  clas
#       <fctr> <int> <ord>
#    1       A     1  Good
#    2       B     1  Ugly
#    3       C     1  Ugly
#    4       A     2  Good
#    5       C     2   Bad
#    6       B     2  Ugly
#    7       C     3  Good
#    8       A     3   Bad
#    9       B     3   Bad

正如您所看到的，图中只有 No=1 组排序正确。也许这是因为数据集中只有一个因素水平。

> levels(df_ex$address)
[1] "A" "B" "C"

我们如何对每组中的因子水平进行排序并在facet_wrap中显示它们？根据每个facet_wrap中的class级别？

谢谢!

ggplot代码

ggplot(df_ex, aes(x=address,y="",fill=clas)) + #x axis bias voltage dependence
  geom_tile() + 
  scale_fill_manual(values=c('Good'="green","Bad"="Blue","Ugly"="black"))+
  facet_wrap(~No,ncol=1,scales = "free_x")+
  theme(legend.position = "top",axis.text.y = element_text(size = 20,angle = 90),axis.text.x = element_text(size=12,face="bold",colour = "black"),
        axis.title.y = element_text(face="bold",size = 20, colour = "black"),
        axis.title.x = element_text(face="bold",size = 20 , colour = "black"),
        strip.text = element_text(size=26, face="bold"),
        strip.background = element_rect(fill="#FFFF66", colour="black", size=0.5),
        plot.title=element_text(face="bold",color="red",size=14),
        legend.title = element_text(colour="black", size=26,face="bold"),
        legend.text = element_text(colour="black", size=18))+
  labs(x = "address",y = "")

Answer 1

这个老问题已经有 accepted answer 。但由于它被用作欺骗目标，我觉得有必要提出一个稍微改进且更简洁的变体。

它基于 ggplot2 包的最新增强功能，即 scale_x_discrete() 的 labels 参数，以及 Hadley 的 forcats 软件包于 2016 年 8 月发布到 CRAN。所提出的解决方案增强了 accepted answer使用 this answer 中的 Material .

准备数据

OP 提供的

df_ex 需要修改为包含一个变量，该变量保证所有方面的整体排序顺序:

library(dplyr)   # version 0.5.0 used 
df_ex <- df_ex %>% mutate(ordered = paste0(No, address) %>% 
                   forcats::fct_inorder())

df_ex 的附加列现在如下所示:

  address    No   clas ordered
    <chr> <int> <fctr>  <fctr>
1       A     1   Good      1A
2       B     1   Ugly      1B
3       C     1   Ugly      1C
4       A     2   Good      2A
5       C     2    Bad      2C
6       B     2   Ugly      2B
7       C     3   Good      3C
8       A     3    Bad      3A
9       B     3    Bad      3B

由于 df_ex 已使用 arrange() 按所需顺序排序，fct_inorder() 返回新列 ordered 关卡的顺序与首次出现的顺序相同。

绘图

x 轴上绘制的是 ordered，而不是 address。 facet_wrap() 的参数 scales = "free_x" 确保未使用的级别将从构面中删除。但是，需要通过向 scale_x_discrete() 的 labels 参数提供命名向量来替换 x 轴上的标签。

library(ggplot2)   # version 2.2.1 used
ggplot(df_ex, aes(x=ordered,y="",fill=clas)) + #x axis bias voltage dependence
  geom_tile() + 
  scale_fill_manual(values=c('Good'="green","Bad"="Blue","Ugly"="black"))+
  facet_wrap(~No,ncol=1,scales = "free_x")+
  theme(legend.position = "top",axis.text.y = element_text(size = 20,angle = 90),axis.text.x = element_text(size=12,face="bold",colour = "black"),
        axis.title.y = element_text(face="bold",size = 20, colour = "black"),
        axis.title.x = element_text(face="bold",size = 20 , colour = "black"),
        strip.text = element_text(size=26, face="bold"),
        strip.background = element_rect(fill="#FFFF66", colour="black", size=0.5),
        plot.title=element_text(face="bold",color="red",size=14),
        legend.title = element_text(colour="black", size=26,face="bold"),
        legend.text = element_text(colour="black", size=18))+
  labs(x = "address",y = "") + 
  scale_x_discrete(labels = setNames(df_ex$address, df_ex$ord)) +