Я думаю, будет проще немного подготовить данные, чтобы вы могли поместить все прямоугольники в один фасет с общей осью X. Например, мы можем вычислить кумулятивную сумму сокращения Kg и использовать ее для определения начального x для каждого ящика.

РЕДАКТИРОВАТЬ - добавлено ylim = c(0, NA), xlim = c(0, NA),, чтобы текст ggrepel::geom_text_repel оставался в положительном диапазоне сюжета.

library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(stringr) 
library(dplyr)

Cost %>%
  arrange(desc(Average.of.Cost_Per_Kg_P_Removal.undiscounted..LOW_Oncost)) %>%
  mutate(Row.Labels = forcats::fct_inorder(Row.Labels),
         cuml_reduc = cumsum(Average.of.FS_Annual_P_Reduction_Kg),
         bar_start  = cuml_reduc - Average.of.FS_Annual_P_Reduction_Kg,
         bar_center = cuml_reduc - 0.5*Average.of.FS_Annual_P_Reduction_Kg) %>%
  ggplot(aes(xmin = bar_start, xmax = cuml_reduc,
             ymin = 0, ymax = Average.of.Cost_Per_Kg_P_Removal.undiscounted..LOW_Oncost)) +
  geom_rect(fill = "grey", colour = "black") +
  geom_text_repel(aes(x = bar_center, 
                      y = Average.of.Cost_Per_Kg_P_Removal.undiscounted..LOW_Oncost,
                      label = str_wrap(Row.Labels, 15)), 
                  ylim = c(0, NA), xlim = c(0, NA),  ## EDIT
                  size = 3, nudge_y = 1E4, nudge_x = 2, lineheight = 0.7, 
                  segment.alpha = 0.3) +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
  labs(x = "Measure code and average P reduction (kg/P/yr)",
       y = "Mean annual TOTEX (£/kg) of P removal (thousands)")

Вы можете немного поэкспериментировать с масштабированием значений, например. используя логарифмирование. Поскольку я предпочитаю базовые графики gglplot2, я покажу вам базовое решение с использованием barplot соответственно.

Сначала мы преобразуем первый столбец в имена строк и удаляем его.

cost <- `rownames<-`(Cost[-1], Cost[,1])

Определить ширину в barplot довольно просто, так как у него есть опция width=, где мы вводим логарифмированные значения соответствующей переменной. Для меток столбцов нам нужно рассчитать позиции и использовать text; для переноса строк мы можем использовать strwrap. Метка может быть удобно опущена, если это трудный случай (как № 6 в примере). Наконец, мы используем (без головы) arrows .

# logarithmize values
w <- log(w1 <- cost$Average.of.Cost_Per_Kg_P_Removal.undiscounted..LOW_Oncost)
# define vector labels inside / outside, at best by hand
inside <- as.logical(c(0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1))
# calculate `x0` values of labels
x0 <- w / 2 + c(0, cumsum(w)[- length(w)])
# define y values o. labels
y0 <- ifelse(inside, colSums(t(cost)) / 2, 1.5e5)
# make labels using 'strwrap' 
labs <- mapply(paste, strwrap(rownames(cost), 15, simplify=F), collapse="\n")
# define nine colors
colores <- hcl.colors(9, "Spectral", alpha=.7)

# the actual plot
b <- barplot(cs <- colSums(t(cost)), width=w, space=0, ylim=c(1, 2e5), 
             xlim=c(-1, 80), xaxt="n", xaxs="i", col=colores, border=NA,
             xlab="Measure code and average P reduction (kg/P/yr)",
             ylab="Mean annual TOTEX (£/kg) of P removal (thousands)")

# place lables, leave out # 6
text(x0[-6], y0[-6], labels=labs[-6], cex=.7)
# arrows
arrows(x0[c(1, 3)], 1.35e5, x0[c(1, 3)], cs[c(1, 3)], length=0)
# label # 6
text(40, 1e5, labs[6], cex=.7)
# arrow # 6
arrows(40, 8.4e4, x0[6], cs[6], length=0)
# make x axis
axis(1, c(0, cumsum(log(seq(0, 1e5, 1e4)[-1]))), 
     labels=format(c(0, cumsum(seq(0, 1e5, 1e4)[-1])), format="d"), tck=-.02)
# put it in a box
box()

Результат

Надеюсь, я правильно понял значения оси X.

Вероятно, вам придется немного разобраться в том, как работают, вероятно, новые функции, но это довольно легко сделать с помощью файлов справки, например. введите ?barplot.