Создайте сортировку по шкале Лайкерта с помощью ggplot 2

Question

У меня есть датафрейм со структурой ниже

structure(list(Set = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Set2", 
"Set1"), class = "factor"), Subset = c("Feminine", "Masculine", 
"Neutral", "Feminine", "Masculine", "Neutral"), Genderity = c(4.47, 
-3.65, 1.54, 4.13, -4.03, -0.61)), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame")

Я хочу построить график масштаба Ликерта, как показано ниже

Я изо всех сил пытаюсь повторить это в ggplot 2 (ниже приведен мой код, даже если он выдает схожий результат, как и ожидалось. Пробелы по оси y слишком удалены, потому что я использовал Genderity в обоих аргументах x & y). Это оставляло мне ошибку, если я оставил аргумент y пустым

ggplot(aes(x=Genderity, y=Genderity), data=df_2, position="stack", stat="identity")+
  geom_bar(stat="identity",aes(fill=Subset),position="dodge")+
  coord_flip()+
  geom_hline(yintercept = 0, color =c("black")) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(-5,5,1), limits=c(-5,5))+
  facet_wrap(facets = .~Set, ncol = 2, nrow=1)

Вывод ggplot из моего кода

Я знаю, что мой вывод действительно близок к тому, что я хочу, но это не правильный способ сделать это. Помогите пожалуйста как это сделать через ggplot 2

Answer 1

Это кажется хорошим местом для преобразования вашей Subset строки символов в фактор, который позволит вам отсортировать ее по своему желанию. Обратите внимание, что при определении сопоставления я использовал fct_rev, чтобы верхняя часть женского бара находилась в соответствии с легендой, которая показывает факторы в порядке.

df_2_mod <- df_2 %>%
  mutate(Subset = fct_relevel(Subset, "Feminine", "Neutral", "Masculine"))

ggplot(df_2_mod,
   aes(x=Subset %>% fct_rev(), y=Genderity, fill = Subset))+
geom_col()+  # geom_col uses values by default, vs. counts for geom_bar
coord_flip()+
geom_hline(yintercept = 0, color =c("black")) +
facet_wrap(facets = .~Set, nrow=1) +
labs(x="")

Answer 2

Мы можем попробовать обходной путь:

# add a fake column
df_2$fake <-rownames(df_2)

library(ggplot2)

# we add as x the fake
ggplot(aes(x=fake, y=Genderity), data=df_2, position="stack")+
  geom_bar(stat="identity",aes(fill=Subset),position="dodge")+
  coord_flip()+
  geom_hline(yintercept = 0, color =c("black")) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(-5,5,1), limits=c(-5,5))+
# to avoid riffle, we use the scales="free" option
  facet_wrap(facets = .~Set, ncol = 2, nrow=1,scales="free")+
# last, we make blank the y axis
  theme(axis.title.y=element_blank(),
        axis.text.y=element_blank(),
        axis.ticks.y=element_blank())

И, если вам нужен порядок в макете, и если вы хотите также пустую ось X, вы можете попробовать это:

# the reorder option:
ggplot(aes(x=reorder(fake,Genderity), y=Genderity), data=df_2, position="stack")+
  geom_bar(stat="identity",aes(fill=Subset),position="dodge")+
  coord_flip()+
  geom_hline(yintercept = 0, color =c("black")) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(-5,5,1), limits=c(-5,5))+
  facet_wrap(facets = .~Set, ncol = 2, nrow=1,scales="free")+
  theme(axis.title.y=element_blank(),
        axis.text.y=element_blank(),
        axis.ticks.y=element_blank(),
        # x-axis blank:
        axis.title.x=element_blank(),
        axis.text.x=element_blank(),
        axis.ticks.x=element_blank())

И

+ ggtitle("Conveyed gender")

Даст вам титул.

Edit:
чтобы добавить ярлыки, вы должны:

    p <- ggplot(aes(x=reorder(fake,Genderity), y=Genderity), data=df_2, position="stack")+
  geom_bar(stat="identity",aes(fill=Subset),position="dodge")+
  coord_flip()+
  geom_hline(yintercept = 0, color =c("black")) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(-5,5,1), limits=c(-5,5))+
  facet_wrap(facets = .~Set, ncol = 2, nrow=1,scales="free")+
  theme(axis.title.y=element_blank(),
        axis.text.y=element_blank(),
        axis.ticks.y=element_blank(),
        # x-axis blank:
        axis.title.x=element_blank(),
        axis.text.x=element_blank(),
        axis.ticks.x=element_blank())
p <- p + ggtitle("Conveyed gender") + geom_text(aes(label=Genderity), hjust=1)
p

Или вы также можете использовать:

+ geom_text(aes(label = Genderity), position = position_dodge(0.9))