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在ggplot2中重新排序Boxplot

learner 发表于 Dev
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我有以下测试数据，并想按降序绘制它们，但我的代码无法产生所需的绘制图

test_data_plot

<table><tbody><tr><th>PAHs</th><th>Variable</th><th>Value</th></tr><tr><td>TB1</td><td>Nap</td><td>110</td></tr><tr><td>TB3</td><td>Nap</td><td>200</td></tr><tr><td>TB6</td><td>Nap</td><td>110</td></tr><tr><td>TB8</td><td>Nap</td><td>20</td></tr><tr><td>ND1</td><td>Nap</td><td>20</td></tr><tr><td>ND3</td><td>Nap</td><td>10</td></tr><tr><td>ND5</td><td>Nap</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>Nap</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>Nap</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>Nap</td><td>10</td></tr><tr><td>QT5</td><td>Nap</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>Nap</td><td>10</td></tr><tr><td>PT1</td><td>Nap</td><td>20</td></tr><tr><td>PT2</td><td>Nap</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>Nap</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>AcNP</td><td>20</td></tr><tr><td>TB3</td><td>AcNP</td><td>150</td></tr><tr><td>TB6</td><td>AcNP</td><td>70</td></tr><tr><td>TB8</td><td>AcNP</td><td>10</td></tr><tr><td>ND1</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND3</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>AcNP</td><td>10</td></tr><tr><td>QT5</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>AcNP</td><td>10</td></tr><tr><td>PT1</td><td>AcNP</td><td>30</td></tr><tr><td>PT2</td><td>AcNP</td><td>10</td></tr><tr><td>PT4</td><td>AcNP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>AcN</td><td>130</td></tr><tr><td>TB3</td><td>AcN</td><td>110</td></tr><tr><td>TB6</td><td>AcN</td><td>150</td></tr><tr><td>TB8</td><td>AcN</td><td>10</td></tr><tr><td>ND1</td><td>AcN</td><td>40</td></tr><tr><td>ND3</td><td>AcN</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>AcN</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>AcN</td><td>10</td></tr><tr><td>QT1</td><td>AcN</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>AcN</td><td>10</td></tr><tr><td>QT5</td><td>AcN</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>AcN</td><td>10</td></tr><tr><td>PT1</td><td>AcN</td><td>150</td></tr><tr><td>PT2</td><td>AcN</td><td>10</td></tr><tr><td>PT4</td><td>AcN</td><td>10</td></tr><tr><td>TB1</td><td>Fl</td><td>70</td></tr><tr><td>TB3</td><td>Fl</td><td>80</td></tr><tr><td>TB6</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>TB8</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>ND1</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>ND3</td><td>Fl</td><td>10</td></tr><tr><td>ND5</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>Fl</td><td>10</td></tr><tr><td>QT1</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>Fl</td><td>30</td></tr><tr><td>QT5</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>PT1</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>PT2</td><td>Fl</td><td>10</td></tr><tr><td>PT4</td><td>Fl</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>An</td><td>100</td></tr><tr><td>TB3</td><td>An</td><td>230</td></tr><tr><td>TB6</td><td>An</td><td>110</td></tr><tr><td>TB8</td><td>An</td><td>110</td></tr><tr><td>ND1</td><td>An</td><td>130</td></tr><tr><td>ND3</td><td>An</td><td>10</td></tr><tr><td>ND5</td><td>An</td><td>10</td></tr><tr><td>ND8</td><td>An</td><td>40</td></tr><tr><td>QT1</td><td>An</td><td>10</td></tr><tr><td>QT4</td><td>An</td><td>60</td></tr><tr><td>QT5</td><td>An</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>An</td><td>110</td></tr><tr><td>PT1</td><td>An</td><td>150</td></tr><tr><td>PT2</td><td>An</td><td>30</td></tr><tr><td>PT4</td><td>An</td><td>30</td></tr><tr><td>TB1</td><td>PhA</td><td>100</td></tr><tr><td>TB3</td><td>PhA</td><td>240</td></tr><tr><td>TB6</td><td>PhA</td><td>200</td></tr><tr><td>TB8</td><td>PhA</td><td>110</td></tr><tr><td>ND1</td><td>PhA</td><td>130</td></tr><tr><td>ND3</td><td>PhA</td><td>40</td></tr><tr><td>ND5</td><td>PhA</td><td>10</td></tr><tr><td>ND8</td><td>PhA</td><td>40</td></tr><tr><td>QT1</td><td>PhA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>PhA</td><td>70</td></tr><tr><td>QT5</td><td>PhA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>PhA</td><td>130</td></tr><tr><td>PT1</td><td>PhA</td><td>150</td></tr><tr><td>PT2</td><td>PhA</td><td>30</td></tr><tr><td>PT4</td><td>PhA</td><td>40</td></tr><tr><td>TB1</td><td>FlA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB3</td><td>FlA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB6</td><td>FlA</td><td>60</td></tr><tr><td>TB8</td><td>FlA</td><td>30</td></tr><tr><td>ND1</td><td>FlA</td><td>30</td></tr><tr><td>ND3</td><td>FlA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>FlA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>FlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>FlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>FlA</td><td>20</td></tr><tr><td>QT5</td><td>FlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>FlA</td><td>30</td></tr><tr><td>PT1</td><td>FlA</td><td>30</td></tr><tr><td>PT2</td><td>FlA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>FlA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB1</td><td>Py</td><td>20</td></tr><tr><td>TB3</td><td>Py</td><td>20</td></tr><tr><td>TB6</td><td>Py</td><td>60</td></tr><tr><td>TB8</td><td>Py</td><td>30</td></tr><tr><td>ND1</td><td>Py</td><td>30</td></tr><tr><td>ND3</td><td>Py</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>Py</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>Py</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>Py</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>Py</td><td>20</td></tr><tr><td>QT5</td><td>Py</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>Py</td><td>30</td></tr><tr><td>PT1</td><td>Py</td><td>30</td></tr><tr><td>PT2</td><td>Py</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>Py</td><td>20</td></tr><tr><td>TB1</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>TB3</td><td>BaA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB6</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>TB8</td><td>BaA</td><td>10</td></tr><tr><td>ND1</td><td>BaA</td><td>30</td></tr><tr><td>ND3</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT5</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>BaA</td><td>10</td></tr><tr><td>PT1</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT2</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>BaA</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>TB3</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>TB6</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>TB8</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>ND1</td><td>Chy</td><td>30</td></tr><tr><td>ND3</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>QT5</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>PT1</td><td>Chy</td><td>10</td></tr><tr><td>PT2</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>Chy</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>BpFlA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB3</td><td>BpFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB6</td><td>BpFlA</td><td>30</td></tr><tr><td>TB8</td><td>BpFlA</td><td>30</td></tr><tr><td>ND1</td><td>BpFlA</td><td>40</td></tr><tr><td>ND3</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT5</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>BpFlA</td><td>40</td></tr><tr><td>PT1</td><td>BpFlA</td><td>40</td></tr><tr><td>PT2</td><td>BpFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>BpFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB1</td><td>BkFlA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB3</td><td>BkFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB6</td><td>BkFlA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB8</td><td>BkFlA</td><td>30</td></tr><tr><td>ND1</td><td>BkFlA</td><td>30</td></tr><tr><td>ND3</td><td>BkFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>ND5</td><td>BkFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>BkFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>BkFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>BkFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>QT5</td><td>BkFlA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>BkFlA</td><td>20</td></tr><tr><td>PT1</td><td>BkFlA</td><td>30</td></tr><tr><td>PT2</td><td>BkFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>PT4</td><td>BkFlA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB1</td><td>BaP</td><td>10</td></tr><tr><td>TB3</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB6</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB8</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND1</td><td>BaP</td><td>20</td></tr><tr><td>ND3</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>BaP</td><td>10</td></tr><tr><td>QT1</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT5</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT1</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT2</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>BaP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>dBahA</td><td>40</td></tr><tr><td>TB3</td><td>dBahA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB6</td><td>dBahA</td><td>20</td></tr><tr><td>TB8</td><td>dBahA</td><td>20</td></tr><tr><td>ND1</td><td>dBahA</td><td>20</td></tr><tr><td>ND3</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>dBahA</td><td>20</td></tr><tr><td>QT5</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT1</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT2</td><td>dBahA</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>dBahA</td><td>10</td></tr><tr><td>TB1</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB3</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB6</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB8</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND1</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND3</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT5</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT1</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT2</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>IP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB1</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB3</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB6</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>TB8</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND1</td><td>BghiP</td><td>10</td></tr><tr><td>ND3</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND5</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>ND8</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT1</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT4</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT5</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>QT9</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT1</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT2</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr><tr><td>PT4</td><td>BghiP</td><td>0</td></tr></tbody></table>

library(tidyverse)
library(cowplot)
library(scales)
scale_y_log2 <- function (...) 
{scale_y_continuous(..., trans = log2_trans())
}
alexa<-read.csv(file.choose(),header=T, sep=",")
require(reshape2)

alexa.m<-melt(alexa,id_var="PAHs")
alexa.m$PAHs<-factor(alexa.m$PAHs,rev(unique(alexa.m$PAHs)),ordered=TRUE) 
ggplot(alexa.m, aes(x=reorder(variable,-value),y=value))+scale_y_log2()+ 
 stat_boxplot(geom ='errorbar') + 
 geom_boxplot()+xlab(" ")+ ylab("PAHs concentration(µg/L)") +
  theme(axis.text.y   = element_text(size=11),
        axis.text.x   = element_text(size=11),
        axis.title.y  = element_text(size=11),panel.background = element_blank(), panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA, size=1))
游牧420

您的情节已经按照降序排列-意味着。

如果选中?reorder，则默认为平均排序。您可以通过指定所需的函数来对感兴趣的值重新排序FUN。

例如：下面的行按值的中位数以升序重新排序。

aes(reorder(variable, value, FUN = median), value)

下面的行按最大值升序排列。

aes(reorder(variable, value, FUN = max), value)

对于降序，像您已经做的那样添加减号

aes(reorder(variable, -value, FUN = median), value)
aes(reorder(variable, -value, FUN = min), value)

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