我在Python中使用Rpy2有一个R dataframe对象，如下所示：
cat name num
1 a bob 1
2 b bob 2
3 a mary 3
4 b mary 4
我想将其绘制为具有翻转坐标的
geom_bar，并且使条形的顺序与图例的顺序匹配（不更改图例）。在这里和其他邮件列表中已经有人问过这个问题，但是我对如何将R订购代码转换为rpy2感到困惑。这是我当前的代码：# attempting to reorder bars so that value 'a' of cat is first (in red)
# and value 'b' of cat is second (in green)
labels = tuple(["a", "b"])
labels = robj.StrVector(labels)
variable_i = r_df.names.index("cat")
r_df[variable_i] = robj.FactorVector(r_df[variable_i],
levels=labels)
r.pdf("test.pdf"))
p = ggplot2.ggplot(r_df) + \
ggplot2.geom_bar(aes_string(x="name",
y="num",
fill="cat"),
position=ggplot2.position_dodge(width=0.5)) + \
ggplot2.coord_flip()
p.plot()
这样就可以得到具有正确图例的图形（“ a”为红色的第一位，“ b”为绿色的第二位），但是对于每个“”值，条形都以绿色/红色（“ b”，“ a”）的顺序显示名称'。我对上一个的印象帖子是因为
coord_flip()翻转订单。如何更改条形顺序（不是图例顺序）以匹配当前图例，在每个闪避的条形组中首先绘制红色条形？谢谢。编辑：*
在rpy2中尝试了@joran的解决方案：
labels = tuple(["a", "b"])
labels = robj.StrVector(labels[::-1])
variable_i = r_df.names.index("cat")
r_df[variable_i] = robj.FactorVector(r_df[variable_i],
levels=labels)
p = ggplot2.ggplot(r_df) + \
ggplot2.geom_bar(aes_string(x="name",
y="num",
fill="cat"),
stat="identity",
position=ggplot2.position_dodge()) + \
ggplot2.scale_fill_manual(values = np.array(['blue','red'])) + \
ggplot2.guides(fill=ggplot2.guide_legend(reverse=True)) + \
ggplot2.coord_flip()
p.plot()
这是行不通的，因为未找到
ggplot2.guides，但这仅用于设置图例。我的问题是：为什么scale_fill_manual是必需的？我不想指定我自己的颜色，我想要默认的ggplot2颜色，但我只想将排序设置为特定的方式。有道理，对于coord_flip，我需要反向排序，但这还不足以独立于图例而对条形进行明显排序（请参见我的labels[::-1]）。对此有何想法？ 最佳答案
抱歉，我的机器上没有rpy设置，但是我可以通过此R / ggplot2代码获得我认为您正在描述的内容：
dat$cat <- factor(dat$cat,levels = c('b','a'))
ggplot(dat,aes(x = name,y = num, fill = cat)) +
geom_bar(stat = "identity",position = "dodge") +
coord_flip() +
scale_fill_manual(values = c('blue','red')) +
guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
基本上，我只是反转因子水平，并反转图例顺序。令人费解，但看起来像您所描述的。 （此外，您确实想要
stat = "identity"，对吗？）关于python - 在Python中使用Rpy2对具有翻转坐标的ggplot2条进行排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/17644471/