根据另一个变量的值控制颜色的顺序
我想根据另一个变量的值控制点/线的颜色顺序。
一个解释我想要做什么的例子：
library(tidyverse)
set.seed(12345)
# example data
df <- data.frame(
country = rep(c("India", "Sweden", "Germany", "Finland", "NZ", "Aus"), each = 4),
year = rep(2010:2013, 6),
value = sample(1:100, 24)
)
# create a rank column
df <- df %>%
group_by(year) %>%
mutate(rank = rank(value, ties.method = "random"))
# plot
ggplot(df, aes(year, rank, color = country)) +
geom_point(size = 5) +
geom_line(size = 2) +
scale_colour_viridis_d(direction = 1) +
scale_y_reverse()
viridis 调色板是有序的，默认情况下，排序是根据颜色变量（countires）的字母顺序设置的，例如澳大利亚最暗（紫色）到瑞典最亮（黄色）。
有没有办法根据rank2010年的变量更改要订购的颜色，例如印度 = 最暗（紫色）到芬兰最亮（黄色）？
在我的真实数据集中有超过 6 个国家，所以我不想手动为国家/地区级别分配颜色。
回答
这应该对你有用。基本上，您想让您的国家/地区名称成为一个有序因素。
library(tidyverse)
set.seed(12345)
# example data
df <- data.frame(
country = rep(c("India", "Sweden", "Germany", "Finland", "NZ", "Aus"), each = 4),
year = rep(2010:2013, 6),
value = sample(1:100, 24)
)
# create a rank column
df <- df %>%
group_by(year) %>%
mutate(rank = rank(value, ties.method = "random")) %>%
arrange(year, rank) %>%
# Arranging first is important because as_factor creates a factor ordered
# by the order in which the values appear in the dataframe
mutate(country = as_factor(country))
# plot
ggplot(df, aes(year, rank, color = country)) +
geom_point(size = 5) +
geom_line(size = 2) +
scale_colour_viridis_d(direction = 1) +
scale_y_reverse()