使用dplyr选择前n个组，然后绘制其他变量

我有一个数据集，我试图通过计算一个类别来选择前n个，但随后使用数据集中的其他变量进行绘图——基本上是前n个的一个聚合级别，但需要返回完整数据以在

ggplot

中绘图

因此，在下面的问题中，我需要两个最常见的

examName

s，然后按

年数对它们进行绘图和
facetwrap

ap <- 
      tribble(
        ~year, ~examName,
        2014, "Statistics",
        2015, "Statistics",
        2016, "Statistics",
        2016, "Statistics",
        2016, "Statistics",
        2016, "Statistics",
        2017, "Statistics",
        2017, "Statistics",
        2017, "Statistics",
        2017, "Statistics",
        2017, "Statistics",
        2013, "Macroeconomics",
        2013, "Macroeconomics",
        2014, "Macroeconomics",
        2015, "Macroeconomics",
        2016, "Macroeconomics",
        2016, "Macroeconomics",
        2016, "Macroeconomics",
        2016, "Macroeconomics",
        2016, "Macroeconomics",
        2017, "Macroeconomics",
        2017, "Macroeconomics",
        2017, "Macroeconomics",
        2017, "Macroeconomics",
        2017, "Macroeconomics",
        2017, "Macroeconomics",
        2013, "Calculus",
        2014, "Calculus",
        2015, "Calculus",
        2016, "Calculus",
        2017, "Calculus",
        2017, "Psychology",
        2017, "Psychology",
        2017, "Psychology",
        2017, "Psychology",
        2017, "Psychology",
        2018, "Psychology",
        2018, "Psychology")


ap_top <- ap %>% 
    count(examName, sort = TRUE) %>% 
    head(2) %>% 
    inner_join(ap, by = "examName") %>% 
    select(-n)

ap_top %>% 
    count(examName, year) %>% 
    ggplot(aes(x = year, y = n, group = examName)) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~ examName)

ap%
总分（2）%>%
内部联接（ap，by=“examName”）%>%
选择（-n）
ap_top%>%
计数（示例名称，年份）%>%
ggplot（不良事件（x=年份，y=n，组=examName））+
geom_线（）+
面包（~examName）

我的想法是获得我的前n名，然后将
内部连接
返回到原始数据集。然后用它来绘图；本质上使用内部联接作为过滤器

我知道有更好的方法可以做到这一点，我希望有一个更优雅的解决方案！我洗耳恭听！给出了示例数据集（抱歉，太长了）。
您不需要
internal\u join（）
我只需在一个单独的语句中确定前两个测试，然后对它们进行筛选

top_exams <- count(ap, examName) %>% 
  top_n(2, n) %>% pull(examName)

ap %>% 
  filter(examName %in% top_exams) %>% 
  count(year, examName) %>% 
  ggplot(aes(x = year, y = n, group = examName)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~ examName)

top\u考试%
顶部n（2，n）%>%pull（examName）
ap%>%
筛选（在%top\U考试中的examName%%%>%
计数（年份，考试名称）%>%
ggplot（不良事件（x=年份，y=n，组=examName））+
geom_线（）+
面包（~examName）
另一种可能性：

ap %>% 
 group_by(examName) %>%
 mutate(temp = n()) %>%
 ungroup() %>%
 mutate(temp = dense_rank(desc(temp))) %>%
 filter(temp %in% c(1,2)) %>%
 select(-temp) %>%
 count(year, examName) %>% 
 ggplot(aes(x = year, y = n, group = examName)) +
 geom_line() +
 facet_wrap(~ examName)

它根据“examName”统计案例并对计数进行排序。然后，它过滤计数最大和次大的案例
 此解决方案的优点在于，您可以使用
密集排列
，例如在
fct\u重新排序
中使用它进行绘图排序。