R中的游泳者图（ggplot）：如何排列堆叠的酒吧？

我有一个关于使用R中的GGplot在游泳者图中排列堆叠钢筋的问题

我有一个接受治疗的（人工）患者的样本数据集

library(tidyverse)

df <- read.table(text="patient start_t_1 t_1_duration start_t_2 t_2_duration start_t_3 t_3_duration start_t_4 t_4_duration end
                 1    0    1.5    1.5   3   NA    NA    4.5    10   10
                 2    0    2    4.5    2    NA    NA    2   2.5   10
                 3    0    5    5   2   7   0.5   7.5   2   9.5
                 4    0    8    NA    NA    NA    NA    8   2   10", header=TRUE)

但是，这些处理没有按正确的顺序显示。 例如：患者3按连续顺序接受所有治疗，而患者2先接受治疗1，然后接受治疗4，最后接受治疗2。 因此，简单地颠倒顺序是行不通的

如何按时间顺序排列堆叠的钢筋？

这是什么：

df %>% 
  gather(variable, value, c(t_1_duration, t_2_duration, t_3_duration,t_4_duration)) %>% 
  ggplot(aes(x = patient,
             y = value,
             # here you can specify the order of the variable
             fill = factor(variable, 
                          levels =c("t_4_duration", "t_3_duration", "t_2_duration","t_1_duration")))) + 
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip()+ guides(fill=guide_legend("My title")) 

编辑： 这是一个漫长的旅程，因为它涉及到一个复杂的问题。我认为这不是这个问题的翻版，因为它还涉及一些数据重塑：

library(reshape2)

# divide starts and duration
starts <- df %>% select(patient, start_t_1, start_t_2, start_t_3, start_t_4) 
duration <- df %>% select(patient, t_1_duration,t_2_duration, t_3_duration, t_4_duration)

# here you melt them
starts <- melt(starts, id = 'patient')  %>%
  mutate(keytreat = substr(variable,nchar(as.vector(variable))-2, nchar(as.vector(variable)))) %>%
  `colnames<-`(c("patient", "variable", "start","keytreat")) %>% select(-variable)
duration <- melt(duration, id = 'patient')  %>% mutate(keytreat = substr(variable,1, 3)) %>%
  `colnames<-`(c("patient", "variable", "duration","keytreat")) %>% select(-variable)

# join
dats <- starts %>% left_join(duration) %>% arrange(patient, start) %>% filter(!is.na(start))


# here the part for the plot
bars <- map(unique(dats$patient)
            , ~geom_bar(stat = "identity", position = "stack"
                        , data = dats %>% filter(patient == .x)))

dats %>% 
  ggplot(aes(x = patient,
             y = duration,
             fill = reorder(keytreat,-start))) + 
  bars +
  guides(fill=guide_legend("ordering"))  + coord_flip()

library（重塑2）
#划分起点和持续时间
开始百分比选择（患者、开始测试1、开始测试2、开始测试3、开始测试4）
持续时间%选择（患者、t_1_持续时间、t_2_持续时间、t_3_持续时间、t_4_持续时间）
#在这里你可以融化它们
开始%
mutate（keytreat=substr（variable，nchar（as.vector（variable））-2，nchar（as.vector（variable）））%>%
`colnames%select（-variable）
持续时间%变异（keytreat=substr（变量，1，3））%>%
`colnames%select（-variable）
#加入
数据%left_加入（持续时间）%%>%arrange（患者，开始）%%>%filter（！is.na（开始））
#这是情节的一部分
条百分比过滤器（患者=.x）））
数据%>%
ggplot（不良事件（x=患者，
y=持续时间，
填充=重新排序（keytreat，-start））+
栅栏+
导轨（填充=导轨图例（“订购”）+coord\u flip（）

---

这更接近解决方案，那时我就是我自己，所以谢谢：）！然而，顺序尚未按时间顺序排列。例如：患者2首先接受治疗1，然后接受治疗4，最后接受治疗2，而图中的颜色对应于治疗1->2->4。因此，治疗顺序是基于治疗开始的时间。你知道如何合并这个吗？

library(reshape2)

# divide starts and duration
starts <- df %>% select(patient, start_t_1, start_t_2, start_t_3, start_t_4) 
duration <- df %>% select(patient, t_1_duration,t_2_duration, t_3_duration, t_4_duration)

# here you melt them
starts <- melt(starts, id = 'patient')  %>%
  mutate(keytreat = substr(variable,nchar(as.vector(variable))-2, nchar(as.vector(variable)))) %>%
  `colnames<-`(c("patient", "variable", "start","keytreat")) %>% select(-variable)
duration <- melt(duration, id = 'patient')  %>% mutate(keytreat = substr(variable,1, 3)) %>%
  `colnames<-`(c("patient", "variable", "duration","keytreat")) %>% select(-variable)

# join
dats <- starts %>% left_join(duration) %>% arrange(patient, start) %>% filter(!is.na(start))


# here the part for the plot
bars <- map(unique(dats$patient)
            , ~geom_bar(stat = "identity", position = "stack"
                        , data = dats %>% filter(patient == .x)))

dats %>% 
  ggplot(aes(x = patient,
             y = duration,
             fill = reorder(keytreat,-start))) + 
  bars +
  guides(fill=guide_legend("ordering"))  + coord_flip()