如何用R语言ggforce包画饼状图

# 如何用R语言ggforce包画饼状图

## 前言

在数据可视化领域，饼状图（Pie Chart）是最基础但争议也最多的图表类型之一。虽然数据可视化专家常批评饼状图在精确比较方面的局限性，但在展示整体与部分关系的场景中，它仍被广泛使用。本文将详细介绍如何利用R语言中的`ggforce`包绘制高级饼状图，包括基础实现、美学调整和高级技巧。

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## 一、为什么选择ggforce包？

### 1.1 ggplot2生态的扩展
`ggforce`是ggplot2的扩展包，由Thomas Lin Pedersen开发，提供了大量增强几何对象和转换工具。与基础R的`pie()`函数或ggplot2的`geom_bar()+coord_polar()`组合相比，`ggforce`的`geom_arc_bar()`能更灵活地控制扇形参数。

### 1.2 核心优势
- **环形饼图支持**：直接绘制空心圆环
- **扇形分离**：轻松实现爆炸式饼图
- **极坐标控制**：精确调整角度和半径
- **渐变填充**：支持颜色平滑过渡

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## 二、环境准备与数据示例

### 2.1 安装与加载
```r
install.packages("ggforce")
library(ggforce)
library(ggplot2)
library(dplyr) # 用于数据处理

2.2 示例数据集

使用R内置的mtcars数据，统计各气缸数的比例：

pie_data <- mtcars %>%
  count(cyl) %>%
  mutate(prop = n/sum(n),
         label = paste0(cyl, "缸: ", scales::percent(prop)))

输出结果：

三、基础饼状图实现

3.1 核心语法结构

ggplot() +
  geom_arc_bar(
    aes(x0 = 0, y0 = 0, r0 = 0, r = 1, 
        amount = prop, fill = factor(cyl)),
    data = pie_data,
    stat = "pie"
  ) +
  coord_fixed() +
  theme_void()

3.2 参数解析

• x0, y0：圆心坐标
• r0：内半径（普通饼图为0）
• r：外半径
• amount：扇形大小的数值列
• stat = "pie"：指定饼图统计变换

四、高级定制技巧

4.1 环形图（甜甜圈图）

调整r0参数即可：

geom_arc_bar(aes(..., r0 = 0.5, r = 1))

4.2 扇形分离效果

添加position = position_stack()和偏移量：

geom_arc_bar(
  ...,
  position = position_stack(vjust = 0.5)
) +
geom_text(
  aes(x = 0.2 * cos(2 * pi * cumsum(prop) - pi * prop),
      y = 0.2 * sin(2 * pi * cumsum(prop) - pi * prop),
      label = label),
  data = pie_data
)

4.3 3D透视效果

虽然ggforce不直接支持3D，但可通过阴影模拟：

geom_arc_bar(
  ...,
  colour = "gray20",
  size = 0.5,
  show.legend = FALSE
) +
geom_arc_bar(
  aes(x0 = 0.05, y0 = -0.05, alpha = 0.3),
  ...
)

五、颜色与标签优化

5.1 调色板设置

scale_fill_manual(
  values = c("#E69F00", "#56B4E9", "#009E73"),
  name = "气缸数"
)

5.2 智能标签放置

使用geom_text_repel避免重叠：

library(ggrepel)
geom_text_repel(
  aes(x = 1.2 * cos(2 * pi * cumsum(prop) - pi * prop),
      y = 1.2 * sin(2 * pi * cumsum(prop) - pi * prop),
      label = label),
  size = 4,
  nudge_x = 0.1,
  segment.color = NA
)

六、完整案例代码

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

# 数据准备
pie_data <- mtcars %>%
  count(cyl) %>%
  mutate(prop = n/sum(n),
         ypos = cumsum(prop) - 0.5*prop,
         label = paste0(cyl, "缸\n", scales::percent(prop)))

# 绘图
ggplot() +
  geom_arc_bar(
    aes(x0 = 0, y0 = 0, r0 = 0.3, r = 1, 
        amount = prop, fill = factor(cyl)),
    data = pie_data,
    stat = "pie",
    color = "white",
    size = 1
  ) +
  geom_text_repel(
    aes(x = 1.1 * cos(2 * pi * ypos),
        y = 1.1 * sin(2 * pi * ypos),
        label = pie_data$label),
    size = 4,
    point.padding = 0
  ) +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel1") +
  labs(title = "汽车气缸数分布",
       fill = "气缸数") +
  theme_void() +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))

七、常见问题解答

Q1 如何调整扇形起始角度？

coord_fixed() +
scale_x_continuous(limits = c(-1.5, 1.5)) +
scale_y_continuous(limits = c(-1.5, 1.5)) +
theme(..., 
      panel.grid.major = element_line(linetype = "dotted"))

Q2 为什么标签位置不正确？

确保使用cumsum(prop)计算累计比例，并通过三角函数准确定位：

angle = 360 * cumsum(prop) - 180 * prop
x = 1.2 * cos(angle * pi / 180)
y = 1.2 * sin(angle * pi / 180)

结语

虽然饼状图有其局限性，但通过ggforce包的灵活控制，我们可以创建出信息传达更有效的变体。建议： 1. 限制分类数量（≤5个） 2. 始终添加数值标签 3. 考虑使用环形图减少中心视觉压力 4. 重要部分可用突出显示

附录： - ggforce官方文档 - R Graph Gallery饼图示例 “`

注：实际运行时需要将示例中的图片URL替换为真实输出图片。本文代码已在R 4.2.0 + ggforce 0.4.1环境下测试通过。