FigDraw 8. SCI 文章绘图之饼图 (Pieplot)

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目前整理出来的教程目录如下：

FigDraw 1. SCI 文章的灵魂之简约优雅的图表配色
FigDraw 2. SCI 文章绘图必备 R 语言基础
FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换
FigDraw 4. SCI 文章绘图之散点图（Scatter）
FigDraw 5. SCI 文章绘图之柱状图 (Barplot)
FigDraw 6. SCI 文章绘图之箱线图 (Boxplot)
FigDraw 7. SCI 文章绘图之折线图 (Lineplot)
FigDraw 8. SCI 文章绘图之饼图 (Pieplot)

前言

饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。饼图可以很好地帮助用户快速了解数据的占比分配。它的主要缺点是:

(1）饼图不适用于多分类的数据，原则上一张饼图不可多于9个分类。因为随着分类的增多，每个切片就会变小，最后导致大小区分不明显，每个切片看上去都差不多大小,这样对于数据的对比是没有什么意义的;

( 2）相对具备同样功能的其他图表（比如百分比堆积柱形图、圆环图),饼图需要占据更大的画布空间,所以饼图不适合用于数据量大的场景;

(3）很难在多个饼图之间进行数值比较，此时可以使用百分比堆积柱形图或者百分比堆积条形图替代;

(4）饼图不适合多变量的连续数据的占比可视化，此时应该使用百分比堆积面积图展示数据,比如多变量的时序数据。

绘制饼图

如何使用ggplot2绘制饼图。其实ggplot2并没有类似于geom_pie()这样的函数实现饼图的绘制，但ggplot2有一个理念，就是通过极坐标变换绘制饼图，下文就教大家一步步绘制精美的饼图。对于饼图的绘制就说到这里，如果你想绘制3D饼图，ggplot2就不是一个很好的选择，因为其目前还无法实现3D功能。所以我们这里介绍三种绘图方式，每种都有自己的特点，使用时选择适合自己的就可以了！

1. 软件包安装

首先安装软件包如下：

if (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
if (!require(graphics)) install.packages("graphics")
if (!require(plotrix)) install.packages("plotrix")
library(ggplot2)
library(graphics)
library(plotrix)

2. 数据读取

我们构造一套数据，水果销售情况，如下：

sales <- c(12, 30, 26, 16, 4, 12)
fruits <- c("Blueberry", "Cherry", "Apple", "Boston Cream", "Other", "Vanilla Cream")
label_value <- paste(fruits, "(", sales, "%", ")", sep = "")df = data.frame(sales = sales, fruits = fruits, label = label_value)
df
##   sales        fruits              label
## 1    12     Blueberry     Blueberry(12%)
## 2    30        Cherry        Cherry(30%)
## 3    26         Apple         Apple(26%)
## 4    16  Boston Cream  Boston Cream(16%)
## 5     4         Other          Other(4%)
## 6    12 Vanilla Cream Vanilla Cream(12%)

3. coord_polar{ggplot2}

在绘制饼图之前需要绘制堆叠的条形图，通过将条形图进行极坐标变换后，就能实现饼图绘制了。

p = ggplot(data = df, mapping = aes(x = "Content", y = sales, fill = label)) + geom_bar(stat = "identity",position = "stack") + theme_bw() + labs(x = "", y = "", title = "") + theme(axis.text = element_blank(),axis.ticks = element_blank()) + scale_fill_discrete(labels = df$label[order(df$label,decreasing = F)])
p

饼图在ggplot2中就是通过极坐标变换获得，如下：```

p1 = p + coord_polar(theta = "y")
p1

我们也可以将标签写在饼图上面，因此我们先去掉lenged,如下：

p2 = p1 + theme(legend.position = "none")
p2

在加文本的时候，我们需要注意一下调整数据以及文本的顺序，如下：

sig = factor(df$label, levels = df$label[order(df$label, decreasing = T)], ordered = TRUE)
levels(sig)
## [1] "Vanilla Cream(12%)" "Other(4%)"          "Cherry(30%)"
## [4] "Boston Cream(16%)"  "Blueberry(12%)"     "Apple(26%)"sales1 = df$sales[order(df$label, decreasing = T)]
sales1
## [1] 12  4 30 16 12 26

当顺序都调整好之后，再次绘制饼图，如下：

p3 = p2 + geom_text(aes(y = sales1/2 + c(0, cumsum(sales1)[-length(sales1)]), x = sum(sales1)/80),label = levels(sig), hjust = 0.5, size = 3.5)
p3

4. pie{graphics}

我们说使用ggplot2太麻烦了，有直接可以绘制饼图的函数，为啥舍近求远呢？直接上函数pie()就完事了呗！

1. 彩虹色饼图

pie(rep(1, 24), col = rainbow(24), radius = 0.9)

2. 默认颜色

我感觉默认颜色其他比ggplot2的颜色搭配清新了许多，有种夏天的感觉，你觉得呢？

pie.sales <- c(0.12, 0.3, 0.26, 0.16, 0.04, 0.12)
names(pie.sales) <- c("Blueberry", "Cherry", "Apple", "Boston Cream", "Other", "Vanilla Cream")
pie(pie.sales)  # default colours

3. 修改颜色

pie(pie.sales, col = c("purple", "violetred1", "green3", "cornsilk", "cyan", "white"))

灰色系，有些期刊特别适合这种色系，简单大气！

pie(pie.sales, col = gray(seq(0.4, 1, length.out = 6)))

4. 顺时针

pie(pie.sales, clockwise = TRUE, main = "clockwise = TRUE")

3. pie3D{plotrix}

除了平面的饼图之外，plotrix包也提供绘制3D饼图，这个功能与excel制作的立体饼图非常相似，也同样非常好用。

1. 显示分类

pie3D(df$sales, radius = 1.5, labels = df$fruits, explode = 0.2, main = "3D PIE OPINIONS")

2. 显示分类及比例

pie3D(df$sales, radius = 2, labels = df$label, explode = 0.3, main = "3D PIE OPINIONS")

总结了这么多，是否对饼图怎么搞清晰多了，文章中可能出现的图形都已经包含在细节中，您细品，仔细品就豁然开朗了！！

References:

Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
Cleveland, W. S. (1985) The Elements of Graphing Data. Wadsworth: Monterey, CA, USA.
Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
Cleveland, W. S. (1985) The Elements of Graphing Data. Monterey, CA: Wadsworth.
Murrell, P. (2005) R Graphics. Chapman & Hall/CRC Press.