r - 在组内排序的 Lollipop 图

Question

我正在尝试使用如下所示的数据集创建 Lollipop 图:

set.seed(123)
example_df <- data.frame(strategy = as.factor(rep(LETTERS[1:5], each = 2)), 
                         mt_equip = as.factor(rep(c('r', 'v'), times = 5)), 
                         cc = as.factor(c('cc', 'cc', 'no_cc', 'no_cc', 'part_cc', 'part_cc', 'cc', 'cc', 'no_cc', 'no_cc')), 
                         vt = as.factor(c(rep('d10', 4), rep('d1+d10', 2), rep('d1', 4))), 
                         model_ouput = rnorm(10)
                         )
example_df
   strategy mt_equip      cc     vt model_ouput
1         A        r      cc    d10 -0.56047565
2         A        v      cc    d10 -0.23017749
3         B        r   no_cc    d10  1.55870831
4         B        v   no_cc    d10  0.07050839
5         C        r part_cc d1+d10  0.12928774
6         C        v part_cc d1+d10  1.71506499
7         D        r      cc     d1  0.46091621
8         D        v      cc     d1 -1.26506123
9         E        r   no_cc     d1 -0.68685285
10        E        v   no_cc     d1 -0.44566197

我的目标是制作一个 Lollipop 图以便:

1. 它们按 cc 分组和着色，以 mt_equip 作为 shape 规范。
2. 在每个 cc 类别中， Lollipop 从最低到最高排序。
3. Lollipop 应该分开，不要像图中那样缠在一起。

我尝试了 ggalt 包中的 geom_lollipop() 选项，如下所示:

library(ggalt)

option2 <- ggplot(data = example_df, 
       aes(x = reorder(cc, model_ouput))) + 
    geom_lollipop(aes(y = model_ouput,
                   shape = mt_equip,
                   color = cc),
                  size = 5) +
    scale_shape_manual(values = c(21, 24)) 
plot(option2)

这是我得到的:

我怎样才能:

1. 解开 Lollipop ，使每个 Lollipop 都独立于 cc 组中？
2. 将 (1) 中解开的 Lollipop 从低到高排序？我试过 reorder 但没有产生如图所示的设计效果。
3. 将条形图制作成空心的，以便进行颜色和描边的后期处理？

感谢您的帮助。

Answer 1

根据@GregorThomas 的一些提示，我终于用以下代码解决了这个问题:

library(ggalt)
library(dplyr)
library(tidyr)

set.seed(123)
example_df <- data.frame(strategy = as.factor(rep(LETTERS[1:5], each = 2)), 
                         mt_equip = as.factor(rep(c('r', 'v'), times = 5)), 
                         cc = as.factor(c('cc', 'cc', 'no_cc', 'no_cc', 'part_cc', 'part_cc', 'cc', 'cc', 'no_cc', 'no_cc')), 
                         vt = as.factor(c(rep('d10', 4), rep('d1+d10', 2), rep('d1', 4))), 
                         model_ouput = rnorm(10)
)



#the strategy variable is not unique so we make it so but combining two cols
example_df_mod <- example_df %>%
    unite(col = 'strategy', c(strategy, mt_equip), remove = F)

#make lollipop plot grouped by cc and sorted within each group 
option2 <- example_df_mod %>% 
    group_by(cc) %>% 
    arrange(model_ouput, .by_group = T) %>% 
    ggplot(aes(group = cc)) + 
    geom_lollipop(aes(x = order(cc, model_ouput), 
                      y = model_ouput,
                      shape = mt_equip,
                      color = cc),
                  size = 5) 
plot(option2)