R 使用ggplot绘制按性别划分的前3种最常食用水果的直方图

我有以下数据表：

dt <- data.table(Gender=c("M", "F", "M", "M", "F"), Strawberry=c(1,2,2,1,5), Pineapple=c(1,5,4,1,3), Apple=c(1,1,1,1,1), Grapefruit=c(9,2,4,1,2))

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dt类似于此，使用
reformae2
和
dplyr
修复数据：

library(reshape2)
library(dplyr)
dt$id <- row.names(dt)
dt <- melt(dt, id = row.names(id))
dt <- dt %>% group_by(Gender, variable) %>% 
             summarise(total = sum(value)) %>%
             group_by(Gender) %>%
             filter(total %in% sort(total, decreasing = TRUE)[1:3])

ggplot(data = dt, aes(x = variable, y=total)) +
       geom_bar(stat = 'identity') + facet_grid(~Gender)

library（重塑2）
图书馆（dplyr）
dt$id%
按性别划分的组别%>%
筛选器（排序百分比中的总计%（总计，递减=真）[1:3]）
ggplot（数据=dt，aes（x=变量，y=总数））+
几何图形栏（stat='identity'）+facet\u网格（~Gender）

我相信重新排列可以用更少的步骤完成

library(reshape2)
library(dplyr)
dt$id <- row.names(dt)
dt <- melt(dt, id = row.names(id))
dt <- dt %>% group_by(Gender, variable) %>% 
             summarise(total = sum(value)) %>%
             group_by(Gender) %>%
             filter(total %in% sort(total, decreasing = TRUE)[1:3])

ggplot(data = dt, aes(x = variable, y=total)) +
       geom_bar(stat = 'identity') + facet_grid(~Gender)