如何使用siuba和plotnine实现按多个变量对图表排序

原有代码问题 #

你需要实现先按am、再按mpg对柱状图的车型轴排序，原有代码存在两个核心问题：

• 仅使用fct_reorder(_.model, _.am)按单变量排序，同am分组内的车型不会按mpg自动排序
• 虽然提前使用了arrange(_.am, _.mpg)对数据集排序，但没有将该顺序同步到model的因子水平中

优化方案 #

方案1：基于预排序的因子转换（更简便） #

因为你已经提前按目标顺序完成了数据集排序，直接使用fct_inorder将model列转换为按当前数据行顺序设置水平的因子即可，无需额外计算排序权重。
修改后完整代码：

(
mtcars 
    >> arrange(_.am, _.mpg)
    >> mutate(model = fct_inorder(_.model))
    >> ggplot(aes(y="mpg", x="model", fill='factor(am)'))
    + geom_col()
    + labs(fill = "Automatic/Manual Transmission")
    + coord_flip()
)

如果需要同am分组内按mpg降序排列，仅需把arrange语句改为arrange(_.am, -_.mpg)即可。

方案2：基于组合权重的因子排序 #

如果你不想依赖数据集的预排序顺序，也可以通过构造组合排序权重实现多变量排序：

(
mtcars 
    >> mutate(model = fct_reorder(_.model, _.am * 100 + _.mpg))
    >> ggplot(aes(y="mpg", x="model", fill='factor(am)'))
    + geom_col()
    + labs(fill = "Automatic/Manual Transmission")
    + coord_flip()
)

这里am取值为0/1，乘以100后权重远高于mpg的取值范围（10~34），因此排序时会优先按am分组，同组内按mpg升序排列。

参考效果 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者African Yeti