如何无需预聚合数据，基于stat=summary结果重排factor生成指定ggplot图表

问题背景 #

已知以下两段R代码生成的图表完全一致：

library(ggplot2)
library(forcats)

ggplot(diamonds,aes(x=cut,y=price)) +
  geom_bar(stat="summary",fun=mean)

diamonds %>%
  group_by(cut) %>%
  summarize(mean_price = mean(price, na.rm = TRUE), count= n())  %>% 
  ggplot(aes(x=cut,y=mean_price)) +
  geom_bar(stat="identity")

现在需要实现按mean_price对cut排序的柱状图效果（即以下代码的输出），但不预先通过group_by和summarize聚合数据：

diamonds %>%
  group_by(cut) %>%
  summarize(mean_price = mean(price, na.rm = TRUE), count= n())  %>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(cut,mean_price),y=mean_price)) +
  geom_bar(stat="identity")

解决方案 #

直接在ggplot的映射参数中使用fct_reorder对cut因子排序，指定排序依据为price的均值，同时保留stat="summary"来自动计算分组均值，无需提前聚合数据：

library(ggplot2)
library(forcats)

ggplot(diamonds, aes(x = fct_reorder(cut, price, .fun = mean), y = price)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = mean)

• fct_reorder(cut, price, .fun = mean)：以每个cut分组下price的均值为标准，重新排列cut的显示顺序
• stat="summary", fun=mean：自动计算每个cut分组内price的均值，生成对应高度的柱状图

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user23438