ggplot2优雅的批量绘制饼图

ggplot2优雅的批量绘制饼图 by R语言数据分析指南

冬尽今宵长

本节来介绍如何使用ggplot2批量绘制饼图，后台回复20211120获取本文数据及代码，下面通过一个小例子来进行展示

安装并加载R包

package.list=c("tidyverse","ggsci","extrafont","ggtext")

for (package in package.list) {
  if (!require(package,character.only=T, quietly=T)) {
    install.packages(package)
    library(package, character.only=T)
  }
}

导入数据

chain_investment <- read_csv('chain_investment.txt')

# A tibble: 6,035 x 5
   category                   meta_cat             group_num  year gross_inv_chain
   <chr>                      <chr>                    <dbl> <dbl>           <dbl>
 1 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1947          73279.
 2 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1948          83218.
 3 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1949          95760.
 4 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1950         103642.
 5 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1951         102264.
 6 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1952         107278.
 7 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1953         117635.
 8 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1954         125306.
 9 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1955         126923.
10 Total basic infrastructure Total infrastructure         1  1956         133562.
# ... with 6,025 more rows

数据清洗

df1 <- chain_investment %>%
  filter(meta_cat == "Social" & 
           category %in% c("Education", "Health", "Public safety")) %>%
  group_by(year) %>%
  mutate(total = sum(gross_inv_chain)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(prop = gross_inv_chain / total,
         category = factor(category,
                           levels = c("Public safety", "Health", "Education")))

df2 <- chain_investment %>%
  filter(meta_cat == "Education") %>%
  mutate(category = ifelse(grepl("S&L", category), "State and Local Government", category)) %>%
  group_by(year, category) %>%
  summarise(gross_inv_chain = sum(gross_inv_chain),
            .groups = "drop") %>%group_by(year) %>%
  mutate(total = sum(gross_inv_chain)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(prop = gross_inv_chain / total)

df3 <- chain_investment %>%
  filter(grepl("Total", category) &
           meta_cat == "Total infrastructure") %>%
  group_by(year) %>%
  mutate(total = sum(gross_inv_chain)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(prop = gross_inv_chain / total)

数据合并

df <- df1 %>% bind_rows(df2) %>% bind_rows(df3) %>% 
  mutate(years=year) %>% 
  unite(.,col="type",meta_cat,years,sep="-",remove = T,na.rm = F) %>%
  mutate(type=str_remove(type,"NA-"))

# A tibble: 639 x 7
   category      type        group_num  year gross_inv_chain  total   prop
   <chr>         <chr>           <dbl> <dbl>           <dbl>  <dbl>  <dbl>
 1 Public safety Social-1947        17  1947            983. 12049. 0.0816
 2 Public safety Social-1948        17  1948            906. 20287. 0.0447
 3 Public safety Social-1949        17  1949           1255. 30922. 0.0406
 4 Public safety Social-1950        17  1950           1459. 37087. 0.0393
 5 Public safety Social-1951        17  1951           1183. 38568. 0.0307
 6 Public safety Social-1952        17  1952            952. 37809. 0.0252
 7 Public safety Social-1953        17  1953           1155. 38341. 0.0301
 8 Public safety Social-1954        17  1954           1430. 46720. 0.0306
 9 Public safety Social-1955        17  1955           1556. 49631. 0.0313
10 Public safety Social-1956        17  1956           1458. 48918. 0.0298
# ... with 629 more rows

自定义主题

theme_set(theme_minimal(base_size = 12))

theme_update(
  panel.grid.minor=element_blank(),
  panel.grid.major=element_blank(),
  panel.background=element_rect(fill = bcolor,color = NA),
  plot.background=element_rect(fill = bcolor,color = NA),
  axis.title=element_blank(),
  axis.line=element_blank(),
  axis.text=element_blank(),
  axis.ticks=element_blank(),
  strip.text=element_markdown(size=8,color="black",hjust = 0.5),
  plot.margin=margin(t =5,r = 0,b = 5,l = 5)
)

数据可视化

ggplot(df %>% filter(year == 1957 | year == 1987 | year == 2017),
       mapping = aes(x = "",y = prop,fill = category)) +
  geom_col() +
  coord_polar("y") +
  scale_fill_npg()+
  guides(fill = "none") +
  facet_wrap(~ type)

图片导出

ggsave("2021-11-20\\pie.png",
       plot = last_plot(),
       device = "png",
       width = 5.5,
       height = 7,
       type = "cairo")

欢迎大家扫描下方二位码加入微信交流群或者QQ交流群

作者微信

关注下方公众号下回更新不迷路，如需要加入微信交流群，请在菜单栏处添加作者微信，备注单位+方向+姓名即可邀您进群；公众号主要分享生物信息学与R语言数据可视化的经典案例，希望对大家有所帮助

往期推荐

gggibbous绘制迷你月球图版折线图

手把手带你绘制CNS级别的气泡图

ggplot2带你绘制质感美美的云雨图

箱线图|小提琴图，你需要的他都有

如何绘制出美丽的基因密度图

手把手教你绘制基因组图

11月送书福利活动-10本R语言经典著作

手把手教你配置Linux系统(Ubuntu 中)

手把手教你配置Linux系统(Ubuntu 下)

手把手教你配置Linux系统(Ubuntu 上)

Microsoft Edge一款你值得使用的浏览器

Alpha多样性指数计算及可视化

ixxmu / mp_duty

ggplot2优雅的批量绘制饼图 #1431