如何使用ggplot2绘制饼图pie

如何使用ggplot2绘制饼图pie

这篇文章主要介绍如何使用ggplot2绘制饼图pie，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

绘制饼图的过程中，利用ggplot2的geom_bar结合coord_polar实现，需要理解的点是饼图的排布是按照aes(fill）的因子顺序确定的。譬如数据如下

>dattypeNum1A902B343C564D995E15

必须根据数据先确定mapping 中aes(fill)的因子顺序，譬如这里会按照dat$type 填充，这种非有序因子会基于字母顺序来默认其填充顺序。

为了确定数据填充的先后，同时方便在不同区域上填写上对应数据的大小，所以会先去创建有序因子，从而使数据列dat$Num的自然顺序和因子的顺序在一定程度上一致（一致的同向对应或反向对应）。譬如如下使方向一致：

dat$type=factor(dat$type,levels=dat$type,order=T)dat$type

有序因子的结果则如下，和dat$Num的顺序能够一致上，不会出现对应错乱问题

[1]ABCDELevels:A<B<C<D<E

画图：

p_pie=ggplot(dat,aes(x="",y=dat[,2],fill=dat[,1]))+geom_bar(stat="identity",width=1)+coord_polar(theta="y",direction=1)+scale_fill_brewer(palette="Set3",direction=1)+labs(x="",y="",fill="Type")+ggtitle(label="test",subtitle=NULL)p_pie

结合下图结果可以看出坐标轴方向使顺时针，而颜色设置scale_fill_brewer(palette ="Set3",direction = 1) 设定了第一个颜色填充到第一个因子对应的“A”上，这样就反映出在图片实际分布中数据和因子是反向对应的。虽然在dat数据框中设置是顺序一致方向相同的对应，但图片分布中会改变。

结合图片中反向对应的关系，在A区块上填充上对应的文字Num:90，它的坐标因该是 sum(dat$Num)-90 +90/2，如果是B区块对应的应该坐标为sum(dat$Num)-90-34 +34/2

归纳为sum(dat$Num)-cumsum(dat$Num)+dat$Num/2

sum(dat$Num)-cumsum(dat$Num)+dat$Num/2[1]249.0187.0142.064.57.5

结合geom_text(aes(x,y))的位置设置，保证中间文字填写不会出错

p_pie=p_pie+geom_text(aes(x=1.2,y=sum(dat$Num)-cumsum(dat$Num)+dat$Num/2,label=as.character(dat[,2])),size=3)p_pie

##########################如果最初构建有序因子的方向和实际数据的方向反向对应呢？

dat$type=factor(dat$type,levels=rev(dat$type),order=T)dat$typep_pie=ggplot(dat,aes(x="",y=dat[,2],fill=dat[,1]))+geom_bar(stat="identity",width=1)+coord_polar(theta="y",direction=1)+scale_fill_brewer(palette="Set3",direction=1)+labs(x="",y="",fill="Type")+ggtitle(label="test",subtitle=NULL)p_pie

结合图片可以知道，第一个因子”E“对应了第一个颜色，不过可以看到，图片显示坐标中，"A"在前，而"A"在dat$Num中对应的数据也在前 90，这样计算位置就会发生改变了，90-90/2，”B”将对应90+34-34/2

归纳为cumsum(dat$Num)-dat$Num/2

cumsum(dat$Num)-dat$Num/2[1]45.0107.0152.0229.5286.5

而且图例也是反向的，需要结合guides(fill=guide_legend(reverse=T)) 并且希望第一个颜色对应最后一个因子“A"，scale_fill_brewer(palette ="Set3",direction = -1)

dat$type=factor(dat$type,levels=rev(dat$type),order=T)dat$typep_pie=ggplot(dat,aes(x="",y=dat[,2],fill=dat[,1]))+geom_bar(stat="identity",width=1)+coord_polar(theta="y",direction=1)+scale_fill_brewer(palette="Set3",direction=-1)+labs(x="",y="",fill="Type")+ggtitle(label="test",subtitle=NULL)+guides(fill=guide_legend(reverse=T))+geom_text(aes(x=1.2,y=cumsum(dat$Num)-dat$Num/2,label=as.character(dat[,2])),size=3)p_pie

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