函数中的dplyr和ggplot：在es函数中使用重新排序

我正在努力重新排序我的数据，以便在也使用dplyr的函数中使用ggplot进行绘图：

# example data
library(ggplot2)
library(dplyr)
dat <- data.frame(a = c(rep("l", 10), rep("m", 5), rep("o", 15)),
                  b = sample(100, 30), 
                  c= c(rep("q", 10), rep("r", 5), rep("s", 15)))

这是我在函数之外的步骤：

# set a variable
colm <- "a"
# make a table
dat1 <- dat %>% 
  group_by_(colm) %>%  
  tally(sort = TRUE)
# put in order and plot
ggplot(dat2, aes(x = reorder(a, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity")

但是，当我尝试将其变成函数时，我似乎无法使用reorder：

f <-  function(the_data, the_column){
       dat %>% group_by_(the_column) %>%  
       tally(sort = TRUE) %>% 
       ggplot(aes_string(x = reorder(the_column, 'n'), y = 'n')) +
       geom_bar(stat = "identity")
}

f(dat, "a")

Warning message:
In mean.default(X[[i]], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA

该功能将在没有reorder以下条件的情况下运行：

f <-  function(the_data, the_column){
       dat %>% group_by_(the_column) %>%  
       tally(sort = TRUE) %>% 
       ggplot(aes_string(x = the_column, y = 'n')) +
       geom_bar(stat = "identity")
}

f(dat, "a")

如果没有dplyr，我可以得到我想要的东西，但是我更喜欢使用dplyr，因为它在我的实际用例中更有效：

# without dplyr
ff = function(the_data, the_column) {
  data.frame(table(the_data[the_column])) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(Var1, Freq), y = Freq)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
    ylab("n") +
    xlab(the_column)
}

ff(dat, "a")

我看到别人有这个（挣扎1，2），但它似乎必须有这个重新排序-IN-A-功能任务更高效dplyr /管成语。