通过因子 B 的数值对因子 A 重新排序

Question

你好：我有一个看起来像这样的数据集。我的数据集，alpha、omega 和 zeta 是问题的名称。受访者被要求将党的领导人（'Z'、'B' 或 'C'）评为最能处理该问题的领导人。

我想显示每个问题的响应分布，但我希望看到排序的方面，以便第一个方面显示特定党派领导人（例如 Z）的最高百分比，然后向下移动。

在下面的代码中，我特别选择了跨越字母长度的变量名称（例如 alpha 到 zeta）并且没有设置种子，因为我想取回一些代码 always 对变量 Issue 的级别进行排序，第一级别是党领袖 Z 得分最高的问题，第二级别是党领袖 Z 得分第二高的问题。

#load libraries
library(dplyr)
library(forcats)
library(tidyr)
library(ggplot2)

#In my data set these are issues, like taxes, health, etc. 
alpha<-sample(c('Z', 'B', 'C'), replace=T,size=300)
omega<-sample(c('Z', 'B', 'C'), replace=T,size=300)
zeta<-sample(c('Z', 'B', 'C'), replace=T, size=300)

#make data frame
df<-data.frame(alpha, omega, zeta)

df %>% 
  #gather into an issue variable and a leader variable
  gather(Issue, Leader) %>% 
  #count
  count(Issue, Leader) %>% 
  #form groups for counting percent
  group_by(Issue) %>% 
  #calculate percent
  mutate(pct=n/sum(n)) %>%
  #ungroup
  group_by(Leader)%>% 
  #try reordering based on
  mutate(Issue=fct_reorder(Issue, pct, .desc=F)) %>% 
  ggplot(., aes(x=Leader, y=pct))+geom_col()+facet_wrap(~Issue)

Answer 1

对于这样一个特定的用例，我会找到并明确设置顺序：

df %>% 
  gather(Issue, Leader) %>% 
  count(Issue, Leader) %>% 
  group_by(Issue) %>% 
  mutate(pct=n/sum(n)) %>% 
  ungroup -> 
  plot_df

issue_order = filter(plot_df, Leader == "Z") %>% 
    arrange(desc(pct)) %>% 
    pull(Issue) %>%
    as.character

plot_df = mutate(plot_df, Issue = factor(Issue, levels = issue_order))

ggplot(plot_df, aes(x=Leader, y=pct))+geom_col()+facet_wrap(~Issue)

作为旁注，我鼓励您通过避免明显的评论来改进您的评论。注释代码很好，但是好的代码（尤其是 dplyr 代码）是很好的自我记录。一种常见的注释最佳实践是 "comment why, not how,"，代码会告诉您 发生了什么，注释主要用于解释 为什么。像这样（如下）的评论没有任何价值，反而会破坏您有意义的代码，使其更难阅读：

#count
count(Issue, Leader) %>%

在这里，你为百分比使用了一个很好的变量名，pct，所以你不需要注释来告诉你它是什么：

#calculate percent
mutate(pct=n/sum(n)) %>%

通过因子 B 的数值对因子 A 重新排序

reordering a factor A by the numeric values of a factor B

r

forcats