如何在ggplot2中对分组条形图的条形按频率从小到大排序？

要实现每个trans类别下的class条形按对应组合的频数从小到大排列，你之前用forcats::fct_infreq(class)无效的原因是：这个函数是按class在整个数据集的总频数排序，而非每个trans分组内的频数排序。

你可以先统计出每个trans-class组合的频数，再对每个trans内的class按频数排序后绘图，具体步骤如下：

步骤1：预处理数据，计算频数并排序 #

library(ggplot2)
library(dplyr)

# 统计每个trans和class的组合频数，并在每个trans内按频数从小到大排序
mpg_sorted <- mpg %>%
  count(trans, class, name = "freq") %>%
  group_by(trans) %>%
  arrange(freq) %>%
  # 为每个trans内的class设置排序后的因子水平
  mutate(class_sorted = factor(class, levels = class)) %>%
  ungroup()

步骤2：绘制排序后的分组条形图 #

ggplot(mpg_sorted, aes(x = freq, y = trans, fill = class_sorted, group = class_sorted)) +
  geom_col(position = position_dodge2(preserve = "single")) +
  labs(fill = "class")  # 保持图例名称不变

关键说明： #

• 用count()统计组合频数，避免geom_bar自动统计时无法直接利用频数排序
• group_by(trans) %>% arrange(freq)确保每个trans内的class按频数从小到大排列
• factor(class, levels = class)把排序后的class顺序转为因子水平，ggplot会按这个顺序绘制条形
• position_dodge2(preserve = "single")确保每个trans下的条形间距一致，避免因类别数量不同导致的错位

如果希望按class的全局总频数排序（而非分组内频数），可以修改预处理步骤，用全局频数排序class：

mpg_global_sorted <- mpg %>%
  count(class, name = "total_freq") %>%
  arrange(total_freq) %>%
  mutate(class_sorted = factor(class, levels = class)) %>%
  right_join(mpg, by = "class") %>%
  count(trans, class_sorted, name = "freq")

ggplot(mpg_global_sorted, aes(x = freq, y = trans, fill = class_sorted, group = class_sorted)) +
  geom_col(position = position_dodge2(preserve = "single")) +
  labs(fill = "class")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shani