前言

饼图，是将总体看作一个圆，按照各分类的占比情况将圆划分大小不同的扇形，以弧度的大小来表示某一分类的占比。

饼图可以让人快速的了解各分类的情况，但一般分类的数量不能太多，太多会导致圆被切割为很多块，不利于展示

在饼图中，通常会将占比最大的分类放置在最显眼的地方，即 12 点钟方向的右边，而第二大占比放置在 12 点钟方向的左边。其余的分类依据逆时针方向放置

示例

使用 ggplot2 绘制饼图，首先需要将所有数据绘制成一条柱状图，并通过分类变量填充不同的颜色

p <- group_by(mpg, class) %>%
  summarise(percent = n() / nrow(mpg)) %>%
  ggplot(aes(x = factor(1), y = percent, fill = class)) +
  geom_col(colour = "white")

然后根据 y 轴，转换为极坐标系

p + coord_polar(theta = "y")

添加百分比注释

p + 
  coord_polar(theta = "y", start = 1.65) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(percent * 100, 2), "%")), 
            position = position_fill(vjust = 0.5)) +
  theme(
    panel.background = element_blank(),
    axis.title = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank()
  )

也可以使用 graphics 包的 pie 函数绘制饼图

df <- group_by(mpg, class) %>%
  summarise(percent = n() / nrow(mpg)) %>%
  arrange(desc(percent))

pie(df$percent)

将标签替换成我们的分类标签

pie(df$percent, labels = df$class)

通过设置更小的 edges 参数的值，能够让圆形变成多边形

pie(df$percent, labels = df$class, edges = 22)

使用 density 和 angle 绘制密度线及其角度

pie(df$percent, labels = df$class, edges = 22,
    density = 18, angle = c(20,90,30,100,120,180,45))

更换颜色

library(RColorBrewer)
my_color <- brewer.pal(7, "Set2") 

pie(df$percent, labels = df$class, col = my_color)

为每个标签添加占比

pie(df$percent, labels = with(df, paste0(class, "(", round(percent, 2) * 100, "%)")), 
    col = my_color)

饼图变形

甜甜圈图

甜甜圈图或者说圆环图，本质上只是将饼图的中心挖空。如

p <- group_by(mpg, class) %>%
  summarise(percent = n() / nrow(mpg)) %>%
  ggplot(aes(x = 1, y = sort(percent, decreasing = TRUE), fill = class)) +
  geom_col(colour = "white")

p + 
  coord_polar(theta = "y", start = 1.65) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(percent * 100, 2), "%")), 
            position = position_fill(vjust = 0.5)) +
  xlim(c(-1, 2)) +
  theme(
    panel.background = element_blank(),
    axis.title = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank()
  )

不同于饼图聚焦于各扇形的面积，甜甜圈图则是着重于强调圆环的长度，同时空间利用率更高，我们可以将注释放置在圆环内

p <- group_by(mpg, class) %>%
  summarise(percent = n() / nrow(mpg)) %>%
  ggplot(aes(x = 2, y = sort(percent, decreasing = TRUE), fill = class)) +
  geom_col(colour = "white")

p + 
  coord_polar(theta = "y", start = 1.65) +
  geom_text(aes(x = 1, label = paste0(class, "(", round(percent * 100, 2), "%)")), 
            position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3, hjust = 0.5) +
  xlim(c(-1, 3)) +
  theme(
    panel.background = element_blank(),
    axis.title = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank()
  )