R 如何从最低到最高排列几何图形（ggplot）中的条形图？

下面的数据是我的数据的一小部分。我使用以下代码按类别绘制每个国家的失业率：

 ggplot(df, aes(x=country, y=unemployment)) + 
      geom_col(aes(fill=class))

它工作得很好。然而，我有30个国家，并希望按顺序排列。一类失业率最低的国家应该首先出现在图表中——逐渐增加到一类失业率最高的国家。有没有一种优雅的方法可以不用手动操作就可以完成

 country    unemployment    class
    1            20           1
    1            30           2
    1            50           3
    2            15           1
    2            30           2 
    2            55           3
    3            10           1
    3            35           2
    3            55           3
    
   structure(list(country = structure(c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 
3), format.stata = "%9.0g"), unemployment = structure(c(20, 30, 
50, 15, 30, 55, 10, 35, 55), format.stata = "%9.0g"), class = structure(c(1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor")), row.names = c(NA, 
-9L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

---

因子级别的顺序将控制数据在轴上的显示方式

如果条形图没有堆叠，那么您可以使用fct_reorder按失业率对系数进行排序，但由于每个国家（按类别）有多个值，因此我首先基于过滤后的数据帧生成了country_order，然后按该顺序重新排列country

df警告：包'dplyr'是在R版本4.0.3下构建的
#> 
#>正在附加包：“dplyr”
#>以下对象已从“package:stats”屏蔽：
#> 
#>滤波器，滞后
#>以下对象已从“package:base”屏蔽：
#> 
#>相交、setdiff、setequal、并集
图书馆（供猫用）
国家/地区订单%
过滤器（类==1）%>%
突变（国家=fct_重新排序（系数（国家），失业率，.desc=FALSE））%>%
拉力（国家）%>%
级别（）
df2%
突变（国家=fct_relevel（因子（国家），国家顺序））
ggplot（df2，aes（x=国家，y=失业率））+
地理坐标（aes（填充=等级））

---

由（v0.3.0）于2020年11月27日创建。

因子级别的顺序将控制数据在轴上的显示方式

如果条形图没有堆叠，那么您可以使用fct_reorder按失业率对系数进行排序，但由于每个国家（按类别）有多个值，因此我首先基于过滤后的数据帧生成了country_order，然后按该顺序重新排列country

df警告：包'dplyr'是在R版本4.0.3下构建的
#> 
#>正在附加包：“dplyr”
#>以下对象已从“package:stats”屏蔽：
#> 
#>滤波器，滞后
#>以下对象已从“package:base”屏蔽：
#> 
#>相交、setdiff、setequal、并集
图书馆（供猫用）
国家/地区订单%
过滤器（类==1）%>%
突变（国家=fct_重新排序（系数（国家），失业率，.desc=FALSE））%>%
拉力（国家）%>%
级别（）
df2%
突变（国家=fct_relevel（因子（国家），国家顺序））
ggplot（df2，aes（x=国家，y=失业率））+
地理坐标（aes（填充=等级））

---

由（v0.3.0）于2020-11-27创建的

fct_reorder将实现此功能，但由于您希望指定class==1，所以它稍微复杂一些。fct_reorder将实现此功能，但由于您希望指定class==1，所以它稍微复杂一些。