Classifique dois gráficos usando ggplot2 com base em uma combinação de porcentagens de nível em R

Tenho um quadro de dados em R com duas colunas país e fumo, ambos os fatores.

Quero mudar a classificação do gráfico esquerdo (veja o gráfico de imagem) com base na soma decrescente (por país) "fumo" e "vaporização". No momento, não há classificação. Por exemplo, com base em dados simulados na imagem, a França deve estar no topo e abaixo, depois os EUA e depois o Reino Unido e, na parte inferior, a Alemanha.

Também esta classificação de países para passar no segundo lote. Ou seja, deve ser França, EUA, Reino Unido, Alemanha.

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(forcats)
set.seed(123)  # Setting seed for reproducibility
levels_country  = c('USA', 'UK', 'FRANCE', 'GERMANY')
country = sample(levels_country, 50, replace = TRUE)
levels_smoke = c('smoke', 'not smoke', 'vaping')
smoke   = sample(levels_smoke, 50, replace = TRUE)
df = tibble(country,smoke) %>%
  mutate(
    country = factor(country, levels = levels_country),
    smoke = factor(smoke, levels = levels_smoke)
  )


Grouped = df %>% 
  dplyr::group_by(country,smoke) %>% 
  dplyr::summarise(n = n()) %>% 
  dplyr::group_by(country) %>% 
  dplyr::mutate(summed=sum(n)) 

Grouped = Grouped %>% 
  dplyr::mutate(percentage = n/summed )

ordered_countries = Grouped %>%
  dplyr::filter(smoke=="smoke" | smoke=="not smoke") %>% 
  dplyr::group_by(country) %>% 
  dplyr::summarise(percentage = sum(percentage)) %>% 
  dplyr::arrange(desc(percentage)) %>% 
  dplyr::select(country)

ranking = as.vector(ordered_countries$country)
ranking = (ordered_countries$country)


smoking_col <- c("red1","salmon","green3")
g1 = ggplot(Grouped, 
            aes(x = country,
                y = percentage , 
                fill = smoke))+
  geom_col(stat="identity",position = position_fill(reverse = TRUE))+ 
  scale_fill_manual(values = smoking_col ,limits = c("smoke", "vaping"  ,"not smoke" ),
                    breaks = c("smoke", "vaping" , "not smoke" ), 
                    labels = c("smoke", "vaping" , "not smoke" ))+
  coord_flip() +
  theme_light()+
  theme(legend.position="none",axis.title.y=element_blank(),axis.title.x=element_blank()) + 
  theme(axis.text.y=element_text(size=13, angle=0,hjust=0,vjust=0) , axis.text.x=element_text(size=13)) +
  scale_y_continuous(labels = percent)
g1 

g2 = ggplot(df, aes(x = country))+
  geom_bar(aes(y = (..count..))) + 
  geom_text(size = 4.75, aes(y = ((..count..)), label = (..count..)), stat = "count", hjust = -0.15) +
  coord_flip() + 
  theme_minimal()+
  theme(legend.position="none",
        legend.text = element_text(size = 15),  
        legend.title = element_text(size = 15), 
      
        axis.text.x=element_text(size=13))+ 
  expand_limits(y=c(0,1300))



grid.arrange(g1,g2, ncol=2, widths = c(3,1.2))

Resultando em:

Grouped
# A tibble: 12 × 5
# Groups:   country [4]
   country smoke         n summed percentage
   <fct>   <fct>     <int>  <int>      <dbl>
 1 USA     smoke         4     13      0.308
 2 USA     not smoke     3     13      0.231
 3 USA     vaping        6     13      0.462
 4 UK      smoke         4     13      0.308
 5 UK      not smoke     6     13      0.462
 6 UK      vaping        3     13      0.231
 7 FRANCE  smoke         9     17      0.529
 8 FRANCE  not smoke     3     17      0.176
 9 FRANCE  vaping        5     17      0.294
10 GERMANY smoke         2      7      0.286
11 GERMANY not smoke     4      7      0.571
12 GERMANY vaping        1      7      0.143