原创：黄小仙

时光飞逝，岁月如梭，转眼又是一年过去了，本小仙怎么还是一事无成呢！转念一想，这种事也不是一次两次了，再多一个又何妨，哈哈！

回归正题，今天就给大家介绍下直方图（histogram）的“好兄弟”——条形图（bar chart）。
假设小仙同学现在要帮一家书店用图形展示2018年最受大家欢迎的
书目,数据如下图。

条形图画出来还挺好看，可是跟小仙想象中的可不一样。明明我的数据是按照销量从高到低排列的，为什么画出来却是按照字母顺序排列的呢？

使用了对因子进行排序的函数reorder()之后，就变成了下图这个样子，跟想象中的还是不一样。

在网上搜了半天教程，也没有找到简单的方法进行对因子降序排序，于是小仙同学就大胆的在排序向量参数前面加了个减号，竟然没有报错成功了，意外的惊喜（有时候大胆尝试也会有惊喜哦，网上找教程还要先看懂别人的代码，有时候发现看半天看懂了对自己并没有帮助）。

具体的作图过程如下。
Step1. 绘图数据的准备
首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。

Step2. 绘图数据的读取

data<-read.csv(“your file path”, header = T) 

Step3. 绘图所需package的调用

library(ggplot2)
data$书名<-factor(data$书名)
data$书名<-reorder(data$书名,-data$销量)

Step4. 因子水平排序

data$书名<-factor(data$书名)
data$书名<-reorder(data$书名,-data$销量)

Step5. 绘图

p<-ggplot(data,aes(x=书名,y=销量,fill=书名)) + 
   geom_bar(stat="identity",width = 0.5) +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 0.8, vjust = 0.9))+
   xlab("销量排行前十")+theme(legend.position="none")+
   scale_y_continuous("销量",breaks = c(0,200000,400000,600000),labels = c("0","200000","400000","600000"))
p

好啦，今天的分享就到这里了，希望可以帮助到大家。有什么新的作图要求，可以留言给我哦！

（公众号：生信了）