如何使用ggplot2繪制餅圖pie

這篇文章主要介紹如何使用ggplot2繪制餅圖pie，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

繪制餅圖的過程中，利用ggplot2的geom_bar結合coord_polar實現，需要理解的點是餅圖的排布是按照aes(fill）的因子順序確定的。譬如數據如下

> dat
  type Num
1    A  90
2    B  34
3    C  56
4    D  99
5    E  15

必須根據數據先確定mapping 中aes(fill)的因子順序，譬如這里會按照dat$type 填充，這種非有序因子會基于字母順序來默認其填充順序。

為了確定數據填充的先后，同時方便在不同區域上填寫上對應數據的大小，所以會先去創建有序因子，從而使數據列dat$Num的自然順序和因子的順序在一定程度上一致（一致的同向對應或反向對應）。譬如如下使方向一致：

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

有序因子的結果則如下，和dat$Num的順序能夠一致上，不會出現對應錯亂問題

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

畫圖：

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

結合下圖結果可以看出坐標軸方向使順時針，而顏色設置scale_fill_brewer(palette ="Set3",direction = 1) 設定了第一個顏色填充到第一個因子對應的“A”上，這樣就反映出在圖片實際分布中數據和因子是反向對應的。雖然在dat數據框中設置是順序一致方向相同的對應，但圖片分布中會改變。

結合圖片中反向對應的關系，在A區塊上填充上對應的文字Num:90，它的坐標因該是 sum(dat$Num)-90 +90/2，如果是B區塊對應的應該坐標為sum(dat$Num)-90-34 +34/2

歸納為sum(dat$Num)-cumsum(dat$Num)+dat$Num/2 

sum(dat$Num)-cumsum(dat$Num)+dat$Num/2 
[1] 249.0 187.0 142.0  64.5   7.5

結合geom_text(aes(x,y))的位置設置，保證中間文字填寫不會出錯

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

##########################如果最初構建有序因子的方向和實際數據的方向反向對應呢？

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

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

結合圖片可以知道，第一個因子”E“對應了第一個顏色，不過可以看到，圖片顯示坐標中，"A"在前，而"A"在dat$Num中對應的數據也在前 90，這樣計算位置就會發生改變了，90-90/2，”B”將對應90+34-34/2

歸納為cumsum(dat$Num)-dat$Num/2

cumsum(dat$Num)-dat$Num/2
[1]  45.0 107.0 152.0 229.5 286.5

而且圖例也是反向的，需要結合guides(fill=guide_legend(reverse=T)) 并且希望第一個顏色對應最后一個因子“A"，scale_fill_brewer(palette ="Set3",direction = -1)

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

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)+
  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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