ggplot, facet, piechart：将文本放在饼图切片的中间

Posted 2023-02-18

【中文标题】ggplot, facet, piechart：将文本放在饼图切片的中间

【英文标题】：ggplot, facet, piechart: placing text in the middle of pie chart slices

【发布时间】：2013-04-17 13:02:47

【问题描述】：

我正在尝试使用 ggplot 生成多面饼图，但在将文本放置在每个切片的中间时遇到了问题：

dat = read.table(text = "Channel Volume Cnt
                         AGENT   high   8344
                         AGENT medium   5448
                         AGENT    low  23823
                         KiosK   high  19275
                         KIOSK medium  13554
                         KIOSK    low  38293", header=TRUE)

vis = ggplot(data=dat, aes(x=factor(1), y=Cnt, fill=Volume)) +
  geom_bar(stat="identity", position="fill") +
  coord_polar(theta="y") +
  facet_grid(Channel~.) +
  geom_text(aes(x=factor(1), y=Cnt, label=Cnt, ymax=Cnt), 
            position=position_fill(width=1))

输出：

应该调整geom_text的哪些参数，以便将数字标签放置在饼图切片的中间？

相关问题是 Pie plot getting its text on top of each other，但它不处理带有 facet 的大小写。

更新：按照上面问题中的 Paul Hiemstra 建议和方法，我将代码更改如下：

---> pie_text = dat$Cnt/2 + c(0,cumsum(dat$Cnt)[-length(dat$Cnt)])

     vis = ggplot(data=dat, aes(x=factor(1), y=Cnt, fill=Volume)) +
     geom_bar(stat="identity", position="fill") +
     coord_polar(theta="y") +
     facet_grid(Channel~.) +
     geom_text(aes(x=factor(1), 
--->               y=pie_text, 
                   label=Cnt, ymax=Cnt), position=position_fill(width=1))

正如我所料，调整文本坐标是绝对的，但它需要在构面数据内：

【问题讨论】：

我对这个问题的最新解决方案是尽可能避免使用饼图 :-)

【参考方案1】：

我想反对在 ggplot2 中制作馅饼的传统方法，即在极坐标中绘制堆叠的条形图。虽然我很欣赏这种方法在数学上的优雅，但当情节看起来不像它应该的样子时，它确实会引起各种头痛。特别是，精确调整饼图的大小可能很困难。 （如果你不明白我的意思，试着制作一个一直延伸到绘图面板边缘的饼图。）

我更喜欢使用来自 ggforce 的 geom_arc_bar() 在正常的笛卡尔坐标系中绘制饼图。它需要在前端做一些额外的工作，因为我们必须自己计算角度，但这很容易，而且我们得到的控制水平非常值得。 我在之前的答案here 和here. 中使用过这种方法

数据（来自问题）：

dat = read.table(text = "Channel Volume Cnt
AGENT   high   8344
AGENT medium   5448
AGENT    low  23823
KIOSK   high  19275
KIOSK medium  13554
KIOSK    low  38293", header=TRUE)

饼图绘制代码：

library(ggplot2)
library(ggforce)
library(dplyr)

# calculate the start and end angles for each pie
dat_pies <- left_join(dat,
                      dat %>% 
                        group_by(Channel) %>%
                        summarize(Cnt_total = sum(Cnt))) %>%
  group_by(Channel) %>%
  mutate(end_angle = 2*pi*cumsum(Cnt)/Cnt_total,      # ending angle for each pie slice
         start_angle = lag(end_angle, default = 0),   # starting angle for each pie slice
         mid_angle = 0.5*(start_angle + end_angle))   # middle of each pie slice, for the text label

rpie = 1 # pie radius
rlabel = 0.6 * rpie # radius of the labels; a number slightly larger than 0.5 seems to work better,
                    # but 0.5 would place it exactly in the middle as the question asks for.

# draw the pies
ggplot(dat_pies) + 
  geom_arc_bar(aes(x0 = 0, y0 = 0, r0 = 0, r = rpie,
                   start = start_angle, end = end_angle, fill = Volume)) +
  geom_text(aes(x = rlabel*sin(mid_angle), y = rlabel*cos(mid_angle), label = Cnt),
            hjust = 0.5, vjust = 0.5) +
  coord_fixed() +
  scale_x_continuous(limits = c(-1, 1), name = "", breaks = NULL, labels = NULL) +
  scale_y_continuous(limits = c(-1, 1), name = "", breaks = NULL, labels = NULL) +
  facet_grid(Channel~.)

为了说明为什么我认为这种方法比传统的 (coord_polar()) 方法强大得多，假设我们希望将标签放在饼的外面而不是里面。这会产生一些问题，例如我们必须根据标签落在馅饼的一侧来调整hjust 和vjust，而且我们还必须使 绘图面板比高宽，以便为侧面的标签腾出空间，而不会在上方和下方产生过多的空间。在极坐标方法中解决这些问题并不好玩，但在笛卡尔坐标中却很简单：

# generate hjust and vjust settings depending on the quadrant into which each
# label falls
dat_pies <- mutate(dat_pies,
                   hjust = ifelse(mid_angle>pi, 1, 0),
                   vjust = ifelse(mid_angle<pi/2 | mid_angle>3*pi/2, 0, 1))

rlabel = 1.05 * rpie # now we place labels outside of the pies

ggplot(dat_pies) + 
  geom_arc_bar(aes(x0 = 0, y0 = 0, r0 = 0, r = rpie,
                   start = start_angle, end = end_angle, fill = Volume)) +
  geom_text(aes(x = rlabel*sin(mid_angle), y = rlabel*cos(mid_angle), label = Cnt,
                hjust = hjust, vjust = vjust)) +
  coord_fixed() +
  scale_x_continuous(limits = c(-1.5, 1.4), name = "", breaks = NULL, labels = NULL) +
  scale_y_continuous(limits = c(-1, 1), name = "", breaks = NULL, labels = NULL) +
  facet_grid(Channel~.)

【参考方案2】：

新答案：随着 ggplot2 v2.2.0 的引入，position_stack() 可用于定位标签，而无需先计算位置变量。以下代码将为您提供与旧答案相同的结果：

ggplot(data = dat, aes(x = "", y = Cnt, fill = Volume)) + 
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = Cnt), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  coord_polar(theta = "y") +
  facet_grid(Channel ~ ., scales = "free")

要删除“空心”中心，请将代码修改为：

ggplot(data = dat, aes(x = 0, y = Cnt, fill = Volume)) + 
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = Cnt), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(expand = c(0,0)) +
  coord_polar(theta = "y") +
  facet_grid(Channel ~ ., scales = "free")

---

老答案： 这个问题的解决方案是创建一个位置变量，这可以很容易地使用基 R 或 data.table、plyr 或 dplyr 包完成：

第 1 步：为每个频道创建位置变量

# with base R
dat$pos <- with(dat, ave(Cnt, Channel, FUN = function(x) cumsum(x) - 0.5*x))

# with the data.table package
library(data.table)
setDT(dat)
dat <- dat[, pos:=cumsum(Cnt)-0.5*Cnt, by="Channel"]

# with the plyr package
library(plyr)
dat <- ddply(dat, .(Channel), transform, pos=cumsum(Cnt)-0.5*Cnt)

# with the dplyr package
library(dplyr)
dat <- dat %>% group_by(Channel) %>% mutate(pos=cumsum(Cnt)-0.5*Cnt)

第 2 步：创建多面图

library(ggplot2)
ggplot(data = dat) + 
  geom_bar(aes(x = "", y = Cnt, fill = Volume), stat = "identity") +
  geom_text(aes(x = "", y = pos, label = Cnt)) +
  coord_polar(theta = "y") +
  facet_grid(Channel ~ ., scales = "free") 

结果：

【讨论】：

感谢您的最新帮助。有没有办法摆脱“空心”中心？ （中间的小白圈）

@jesusgarciab 可能有点晚了，但我已经更新了答案

【参考方案3】：

以下答案是片面的、笨拙的，我不会接受。 希望它会寻求更好的解决方案。

text_KIOSK = dat$Cnt
text_AGENT = dat$Cnt
text_KIOSK[dat$Channel=='AGENT'] = 0
text_AGENT[dat$Channel=='KIOSK'] = 0
text_KIOSK = text_KIOSK/1.7 + c(0,cumsum(text_KIOSK)[-length(dat$Cnt)])
text_AGENT = text_AGENT/1.7 + c(0,cumsum(text_AGENT)[-length(dat$Cnt)])
text_KIOSK[dat$Channel=='AGENT'] = 0
text_AGENT[dat$Channel=='KIOSK'] = 0
pie_text = text_KIOSK + text_AGENT


vis = ggplot(data=dat, aes(x=factor(1), y=Cnt, fill=Volume)) +
  geom_bar(stat="identity", position=position_fill(width=1)) +
  coord_polar(theta="y") +
  facet_grid(Channel~.) +
  geom_text(aes(y=pie_text, label=format(Cnt,format="d",big.mark=','), ymax=Inf), position=position_fill(width=1))

它产生以下图表：

正如您所注意到的，我无法移动绿色（低）的标签。

【讨论】：

你看到我的回答了吗？我认为它提供了您所要求的解决方案。

好的，谢谢。我会尽可能坚持“无饼图”规则，但对于例外情况，您的答案就是答案:-)

尽可能避免使用饼图是绝对正确的，但有些人似乎真的很喜欢它们。大多数情况下，结构良好的条形图会更清晰。

【参考方案4】：

要调整标签文本相对于坐标的位置，您可以使用geom_text 的vjust 和hjust 参数。这将同时确定所有标签的位置，因此这可能不是您需要的。

或者，您可以调整标签的坐标。定义一个新的 data.frame，在其中平均 Cnt 坐标 (label_x[i] = Cnt[i+1] + Cnt[i]) 以将标签放置在该特定饼图的中心。只需将这个新的data.frame 传递给geom_text 以替换原来的data.frame。

此外，饼图有一些视觉解释缺陷。一般来说，我不会使用它们，尤其是在存在好的替代品的情况下，例如一个点图：

ggplot(dat, aes(x = Cnt, y = Volume)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(~ Channel, ncol = 1)

例如，从该图中可以明显看出，Kiosk 的 Cnt 高于代理，此信息在饼图中丢失。

【讨论】：

感谢您的回答 - 我会试一试。但我不同意提议的情节是饼图的替代品。在我看来，Cnt 较高的事实主要由于未对齐的文本标签而丢失。

饼图无法显示 AGENT 和 KIOSK 之间的大小差异，因为它只显示相对大小。在我看来，文本更难解释。当比较 5 个类别时，这种效果会变得更大。像amazon.com/Elements-Graphing-Data-William-Cleveland/dp/… 这样的书籍提倡使用点图等图表来支持饼图。只需谷歌pie chart evil。

不幸的是，这个答案并没有解决刻面的问题，因为长度需要跨刻面变量对齐。

我不太确定你的意思。如果您需要构面之间的相对大小，只需在对facet_wrap 的调用中使用scale = free_x。

我不使用 fact_wrap - 我使用 facet_grid （在这种情况下是无关的，因为 scales 适用于两者）。 scales 如何帮助对齐文本标签？我的意思是 pie_text 数字应该用相应的方面（变量 Channel）计算。