Как показать бары в ggplot2 в порядке убывания числового вектора?

этот ответ не использует возможности ggplot для преобразования переменных и масштабов (см. Чистый ответ @Metric), но вместо этого переменные преобразуются заранее.

в каждой категории, порядок выбора на основе отзывов. проверьте ,что "выбор" является character. Если это factor, вы должны преобразовать в символ с as.character, потому что переупорядочивание с фактором в качестве входных данных не дает нам того, что мы хотим (см. ниже).

str(df$choices)
# chr [1:9] "alpha1" "alpha2" "alpha3" ...

library(plyr)
df <- ddply(.data = df, .variables = .(Categories), mutate,
            choices = reorder(choices, ratings))

обратные уровни "категорий"

df$Categories <- as.factor(df$Categories)
levels(df$Categories) <- rev(levels(df$Categories))

участка

df.plot <- ggplot(df, aes(x = Categories, y = ratings, fill = choices)) +
  geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") +
  coord_flip() +
  theme_classic(base_size = 16, base_family = "") +
  scale_fill_brewer(palette = "Paired") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, by = 10), limits = c(0, 80)) +
  ylab("Ratings")  +
  theme(axis.text.y = element_text(size = 16))   

df.plot

редактировать после комментария от @Michael Bellhouse - "кажется, Альфа-категория ранжируется, но не Браво или Чарли"

когда "выбор" - это символ, уровни факторов, которые генерируются и переупорядочиваются в ddply основан на каждом подмножество ООО 'Выбор'. Что прекрасно работает. С другой стороны, когда "выбор" является фактором в исходных данных, его уровни основаны на всех уровнях, присутствующих в данных. В ddply подмножество уровней "выбора" затем переупорядочивается, но переупорядочение происходит в пределах полного набора уровней. Это приводит к трем наборам конфликтующих уровней, и используется только первый.

# reorder character version
ll <- dlply(.data = df, .variables = .(Categories), mutate,
            choices.ro = reorder(choices, ratings))

# check levels
lapply(ll, function(x) levels(x$choices.ro))
# $`Alpha Category`
# [1] "alpha1" "alpha3" "alpha2"
# 
# $`Bravo Category`
# [1] "bravo3" "bravo1" "bravo2"
# 
# $`Charlie Category`
# [1] "charlie2" "charlie3" "charlie1"


# choices as factor
df$choices.fac <- as.factor(df$choices)
levels(df$choices.fac)
# [1] "alpha1"   "alpha2"   "alpha3"   "bravo1"   "bravo2"   "bravo3"   "charlie1" "charlie2"
# [9] "charlie3"

# reorder factor version
ll <- dlply(.data = df, .variables = .(Categories), mutate,
            choices.fac.ro = reorder(choices.fac, ratings))

# reordering takes place _within_ each Category, but on the _full set_ of levels
# $`Alpha Category`
# [1] "alpha1"   "alpha3"   "alpha2"   "bravo1"   "bravo2"   "bravo3"   "charlie1" "charlie2"
# [9] "charlie3"
# This set of levels will be used in ggplot if you start with choices as a factor.
# Hence @Michael Bellhouse comment: "alpha category is ranked but not bravo or charlie"

# $`Bravo Category`
# [1] "bravo3"   "bravo1"   "bravo2"   "alpha1"   "alpha2"   "alpha3"   "charlie1" "charlie2"
# [9] "charlie3"
# 
# $`Charlie Category`
# [1] "charlie2" "charlie3" "charlie1" "alpha1"   "alpha2"   "alpha3"   "bravo1"   "bravo2"  
# [9] "bravo3"

# Because a factor only can have one set of levels,
# the first set is used - $`Alpha Category`
# Thus, relordered within category Alpha only.