如何在ggplot中按fill变量将对应条形分组排列？

要实现按circumstances_bite_broad分组（同颜色条形聚集），同时保持组内按circumstances_bite的频率排序，核心是重新调整circumstances_bite的因子水平顺序——先按分组变量归类，再在组内按频率排序。

方法一：先统计排序再设置因子水平 #

这种方法逻辑清晰，便于调整细节：

1. 先统计每个细分场景（circumstances_bite）的频数，同时关联其所属的大类（circumstances_bite_broad）
2. 按大类和频数降序排序，用这个排序结果重新定义circumstances_bite的因子水平
3. 基于调整后的数据集绘图

# 1. 统计并排序各场景的频数与所属大类
count_data <- sur %>% 
  select(circumstances_bite, circumstances_bite_broad) %>% 
  drop_na() %>% 
  count(circumstances_bite, circumstances_bite_broad, name = "freq") %>% 
  arrange(circumstances_bite_broad, desc(freq)) # 先按大类分组，组内按频数降序

# 2. 调整因子水平，让ggplot按指定顺序排列
sur_clean <- sur %>% 
  select(circumstances_bite, circumstances_bite_broad) %>% 
  drop_na() %>% 
  mutate(circumstances_bite = factor(circumstances_bite, levels = count_data$circumstances_bite))

# 3. 绘制条形图
ggplot(sur_clean, aes(y = circumstances_bite, fill = circumstances_bite_broad)) +
  geom_bar() +
  xlab("No of people") +
  ylab("circumstance of bite") +
  ggtitle("circumstance of bite by a pet dog")

方法二：直接在ggplot中调整因子顺序 #

如果不想额外处理数据集，可以用forcats包的fct_reorder函数，在aes中直接指定排序规则：

library(forcats)

sur %>% 
  select(circumstances_bite, circumstances_bite_broad) %>% 
  drop_na() %>% 
  ggplot(aes(
    y = fct_reorder(
      circumstances_bite, 
      .by = circumstances_bite_broad, # 先按大类分组
      .fun = function(x) length(x)    # 组内按细分场景的频数排序
    ), 
    fill = circumstances_bite_broad
  )) +
  geom_bar() +
  xlab("No of people") +
  ylab("circumstance of bite") +
  ggtitle("circumstance of bite by a pet dog")

原理说明 #

ggplot中离散变量的排列顺序由因子的水平顺序决定。你原来的代码用fct_infreq只按单个变量的频率排序，忽略了分组变量；现在通过先按circumstances_bite_broad分组，再在组内按频率排序重新定义因子水平，就能实现同颜色条形聚集的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rakesh Chand