R语言三种方法绘制饼图

R语言中绘制饼图，有基础绘图包的pie()函数，但是做出来的图不够美观。ggplot2及其拓展包做出来的图美观。下面提供三种以ggplot2及其拓展包绘制饼图的方法。

以mtcars数据集为例子，要查看32辆车中Cylinders数的分布情况。

一、常见的先绘制条图，再用coord_polar（）转换成饼图

数据准备，第一、二种方法需要。

data("mtcars")#加载数据
table <- table(mtcars$cyl) #计算频数
table
 4  6  8 
11  7 14 
data <- as.data.frame(table) #将频数表转换成数据框
data
  Var1 Freq
1    4   11
2    6    7
3    8   14
colnames(data) <- c('Cylinders', 'Freq') #修改数据框的列名
data
  Cylinders Freq
1         4   11
2         6    7
3         8   14
percentage <- scales::percent(data$Freq / sum(data$Freq)) #计算百分比，利用scales包的percent()函数，将计算的小数比例转换成百分数
percentage
[1] "34.4%" "21.9%" "43.8%"
labs <- paste(data$Cylinders, '-Cylinders', '(', percentage, ')', sep = '')#设置标签名
labs
[1] "4-Cylinders(34.4%)" "6-Cylinders(21.9%)" "8-Cylinders(43.8%)"

library(ggplot2)
library(magrittr)
#绘制条图
p1 <- data %>% 
    ggplot(aes(x = '', y = Freq, fill = Cylinders)) + 
    geom_bar(stat = 'identity', width = 1) + 
    geom_text(aes(y = cumsum(rev(Freq))-round(rev(Freq)*2/3), label = labs[seq(length(labs), 1, -1)])) + #y = ？设置标签所在的位置，如果不设置y = ？,y会默认为坐标值，所有标签位置会发生偏移。
    theme_bw() + 
    labs(x = '', y = '',title = 'Number of cars in different Cylinders') #清除x-y轴的标题，设置主标签。
p1

Rplot02.png

不设置aes(y = ?),条图标签的位置

data %>% 
  ggplot(aes(x = '', y = Freq, fill = Cylinders)) + 
  geom_bar(stat = 'identity', width = 1) + 
  geom_text(aes(label = labs)) +  #未设置y
  theme_bw() + 
  labs(x = '', y = '',title = 'Number of cars in different Cylinders') 

image.png

用coord_polar()转换成饼图

p2 <- p1 + coord_polar(theta = 'y', start = 0, direction = 1) #direction = 1,顺时针，direction = -1， 逆时针方向。
p2

Rplot05.png

不设置aes(y = ?),饼图标签的位置

data %>% 
  ggplot(aes(x = '', y = Freq, fill = Cylinders)) + 
  geom_bar(stat = 'identity', width = 1) + 
  geom_text(aes(label = labs)) + #未设置y
  theme_bw() + 
  labs(x = '', y = '',title = 'Number of cars in different Cylinders')  + 
    coord_polar(theta = 'y', start = 0, direction = 1)

不设置y的情况.png

二、利用ggpubr包的ggpie（）

data$labs <- labs
library(ggpubr)
p3 <- ggpie(data, 'Freq',  #绘图，只用写频数就行，切记不用再写分组
      fill = 'Cylinders', palette = 'jco', #按照Cylinders填充，颜色板为jco.
      label = labs, lab.pos = 'in', lab.font = c(4, 'white')) #设置标签，标签的位置在图的内部，标签的大小为4， 颜色为白色.
p3

Rplot03.png

三、ggstatsplot::ggpiestats()

library(ggstatsplot)
p5 <- ggpiestats(mtcars, 'cyl', 
           results.subtitle = F, #标题中不显示统计结果
           factor.levels = c('4 Cylinders', '6 Cylinders', '8 Cylinders'),#设置标签的名称
           slice.label = 'percentage', #设置饼图中标签的类型（默认percentage：百分比, 还有counts：频数, both : 频数和百分比都显示）
           perc.k = 2, #百分比的小数位数为2
           direction = 1, #1为顺时针方向，-1为逆时针方向
           palette = 'Pastel2', #设置调色板
           title = 'Number of cars in different Cylinders'#设置标题)
p5

第三种方法:ggstatsplot::ggpiestats().png

三种方法比较：

第一种方法需要手动设置标签的位置，反复地调，直到合适为止，比较麻烦。

第二种方法不需要手动设置标签位置，自动在图中展示好，比第一种方法好点儿。

前两种方法需要对数据进行频数计算等操作做数据准备工作，第三种方法直接利用原数据，不需要数据准备工作，方便快捷。