ggplot如何构造连环饼图
本篇内容介绍了“ggplot如何构造连环饼图”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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library("ggplot2")
library("scatterpie")
library("Cairo")
数据集构造:
mydata<-c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,3,2,3,5,5,1,1,1,1,1,2,2,4,5,1,3,2,3,5,5,4,2,4,2,1,2,1,1,0.5,0.5)
Dummy<-5*seq(1:8)
mynewdata<-matrix(mydata,nrow=8,ncol=5,byrow=T)
colnames(mynewdata)<-c("S1","S2","S3","S4","S5")
mynewdata<-as.data.frame(mynewdata)
as.integer(mynewdata1$Year)
mynewdata1<-cbind(Year,Dummy,Data,mynewdata)
as.integer(mynewdata1$Dummy)
构造色盘:
color1<-c("#FF2D2D","#F79646","#4BACC6","#FFC000","#92D050")
color2<-c("#17375E","#23538D","#558ED5","#8EB4E3","#C6D9F1")
色盘1图表输出:
CairoPNG(file="C:/Users/Administrator/Desktop/scatterpie1.png",width=500,height=330)
ggplot()+
geom_line(data=mynewdata1,aes(x=Dummy,y=Data,group=1),col="#085264",size=.8)+
geom_scatterpie(data=mynewdata1,aes(x=Dummy,y=Data,r=2),cols=colnames(mynewdata1)[4:8],color=NA)+
ylim(0,25)+
scale_fill_manual(values=color1)+
scale_x_continuous(breaks=mynewdata1$Dummy,labels=c(2004:2011))+
guides( fill=guide_legend(label.position ="top"))+
theme(
axis.title=element_blank(),
legend.title=element_blank(),
panel.background=element_blank(),
axis.line=element_line(),
axis.ticks=element_line(),
legend.direction="horizontal",
legend.position=c(0.15,0.9),
)
dev.off()
色盘2输出:
CairoPNG(file="C:/Users/Administrator/Desktop/scatterpie2.png",width=500,height=330)
ggplot()+
geom_line(data=mynewdata1,aes(x=Dummy,y=Data,group=1),col="#085264",size=.8)+
geom_scatterpie(data=mynewdata1,aes(x=Dummy,y=Data,r=2),cols=colnames(mynewdata1)[4:8],color=NA)+
ylim(0,25)+
scale_fill_manual(values=color2)+
scale_x_continuous(breaks=mynewdata1$Dummy,labels=c(2004:2011))+
guides( fill=guide_legend(label.position ="top"))+
theme(
axis.title=element_blank(),
legend.title=element_blank(),
panel.background=element_blank(),
axis.line=element_line(),
axis.ticks=element_line(),
legend.direction="horizontal",
legend.position=c(0.15,0.9),
)
dev.off()
本来原始图表在案例中使用VBA写的,大体思路是在折线图对应点位置强制插入8个饼图对象。(就是对应八个点位置的饼图)思路虽好,可是VBA的笨拙语法操作起来实在不易,代码量巨大。
源案例代码截图:
而使用R语言,不算主题修饰成分,核心代码只有短短6行,由此可见R在图形操控方面的便利。
本例适用场景:
基于时间维度的个指标结构分解(年度GDP构成);
基于地域维度的指标构成分解。(不同地区产品销量、销额等)。
核心要点:
需掌握geom_scatterpie 图层函数要义(其实就是熟知scatterpie包的参数);
保证横、纵轴刻度线量级一致,细心地童鞋可能已经发现,我并未直接将X轴映射给Year变量,而是费事儿的用0,5,10……40等间隔为5的数值来作为X轴,之后才将刻度标签替换成2004~2011的年份(具有实际意义的指标)。原因就是因为规避横纵坐标量级差异导致饼图变形。(算是scatterpie的bug吧,无法自动优化饼图半径)。
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