How to fix the legend order in ggnewscale-CodePudding

The plot Im generating using this code gives me this plot

The issue is I can't able to match the order that is present in the plot

My code

p <- df %>%
  ggplot(aes(name, perc))  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "FAB") %>% rename(FAB = value), mapping = aes(fill = FAB))  
  #scale_fill_manual(values = cols) 
  new_scale_fill()  
    geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Sex") %>% rename(Sex = value), mapping = aes(fill = Sex))  
  new_scale_fill()  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Age") %>% rename(Age = value), mapping = aes(fill = Age))  
  new_scale_fill()  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "BM_percentage") %>% rename(BM_percentage = value), mapping = aes(fill = BM_percentage))  
  
  coord_flip() theme_bw(base_size=30) 
  theme(axis.text.x=element_text(angle = 45, size=45, face="bold", hjust = 1), legend.position = "right",
        axis.text.y=element_text(angle=0, size=40, face="bold", vjust=0.5),
        plot.title = element_text(size=40, face="bold"), 
        legend.title=element_text(size=20),
        legend.key.size=unit(1, "cm"),      #Sets overall area/size of the legend
        legend.text=element_text(size=40))
p scale_fill_manual(values=rainbow(8),guide = guide_legend(order = 1))

This line of code I tired but no change in my order.

guide = guide_legend(order = 1)

How to fix the legend order any suggestion or help would be really appreciated

CodePudding user response：

The issue is that you set the order only for one of your fill scales, i.e. for the fill scale you added last which is the one for BM_percentage. And as you demanded with order=1 this legend is put on top.

To put the legends in the order of the y axis categories you have to set the order for each of your four fill scales, which requires to explicitly add a scale_fill_discrete in cases where you use the default fill scale:

Using the data from one of you older posts:

library(ggplot2)
library(ggnewscale)
library(dplyr)

ggplot(df, aes(name, perc))  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "FAB") %>% rename(FAB = value), mapping = aes(fill = FAB))  
  scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 2))  
  new_scale_fill()  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Sex") %>% rename(Sex = value), mapping = aes(fill = Sex))  
  scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 1))  
  new_scale_fill()  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "Age") %>% rename(Age = value), mapping = aes(fill = Age))  
  scale_fill_discrete(guide = guide_legend(order = 4))  
  new_scale_fill()  
  geom_col(data = ~ filter(.x, name == "BM_percentage") %>% rename(BM_percentage = value), mapping = aes(fill = BM_percentage))  
  scale_fill_manual(values = rainbow(8), guide = guide_legend(order = 3))  
  coord_flip()  
  theme_bw(base_size = 10)

DATA

df <- structure(list(name = c(
  "Age", "Age", "Age", "Age", "Age", "BM_percentage",
  "BM_percentage", "BM_percentage", "BM_percentage", "BM_percentage",
  "BM_percentage", "Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetic-Code--Other-",
  "Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetics", "Cytogenetics", "Cytogenetics",
  "Cytogenetics", "Cytogenetics", "Cytogenetics", "FAB", "FAB",
  "FAB", "FAB", "FAB", "Induction", "Induction", "Induction", "Induction",
  "Induction", "patient", "patient", "patient", "patient", "patient",
  "patient", "Sex", "Sex"
), value = c(
  "39", "42", "62", "63", "76",
  "68", "72", "82", "83", "88", "91", "Complex Cytogenetics", "Normal Karyotype",
  "PML-RARA", "45,XY,der(7)(t:7;12)(p11.1;p11.2),-12,-13, mar[19]/46,XY[1]",
  "46, XX[20]", "46,XX[20]", "46,XY,del(9)(q13:q22),t(11:21)(p13;q22),t(15;17)(q22;q210[20]",
  "46,XY[20]", "47,XY,del(5)(q22q33),t(10;11)(p13~p15;q22~23),i(17)(q10)[3]/46,XY[17]",
  "M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "7 3", "7 3 3", "7 3 AMD", "7 3 ATRA",
  "7 3 Genasense", "TCGA-AB-2849", "TCGA-AB-2856", "TCGA-AB-2872",
  "TCGA-AB-2891", "TCGA-AB-2930", "TCGA-AB-2971", "Female", "Male"
), n = c(
  1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L,
  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L,
  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L
), perc = c(
  16.6666666666667,
  33.3333333333333, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 50, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 16.6666666666667,
  33.3333333333333, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667,
  16.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 66.6666666666667
)), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(
  NA,
  -38L
), groups = structure(list(name = c(
  "Age", "BM_percentage",
  "Cytogenetic-Code--Other-", "Cytogenetics", "FAB", "Induction",
  "patient", "Sex"
), .rows = structure(list(
  1:5, 6:11, 12:14, 15:20,
  21:25, 26:30, 31:36, 37:38
), ptype = integer(0), class = c(
  "vctrs_list_of",
  "vctrs_vctr", "list"
))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -8L), .drop = TRUE))