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原文出处：拓端数据部落公众号

漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。

然而，用coord_polar()或偶尔发现的ggplot2中的coord_radar()构建它们可能很难。我发现的两个主要问题是，极坐标的变化会使你的路径弯曲成圆形，而且雷达无法与geom_bin结合使用来填充背景。

这就是为什么我通常在笛卡尔坐标系统中使用。更像是一种数学解决方案。映射您的数据和绘图需求，使其最终成为圆环。作为一个额外的好处，我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要，因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。

我在示例中使用了 mtcars 数据。该图显示了集合中的 12 辆汽车：

• 背景中的气缸。4、6 和 8 缸的浅色、中色和深色。
• 用蓝色标出每辆车每加仑的里数。

这篇文章是逐步展示如何将所需的元素添加到圆形图中。很多东西可能可以改进，请随时发表评论。

我使用前 12 辆汽车，并希望有一列包含行名。

add_rownames[1:12,]

绘制数据映射

为了映射我想绘制的任何列的值，我创建了函数。它基本上会检查您想要绘制多少个变量并为 x 和 y 值绘制正弦曲线。

1. lev <- levels
2. num <- length
3. dir <- rep
4. dir_ <- map_dbl
5. interp
6. data <- mutate_

存储映射数据以映射所有标签的 mpg 变量。

1. # 数据点
2. rotate_data

我想展示绘图范围数据，所以我伪造了一系列 qsec 数据。基本上，您为每辆车（标签）上的 qsec 生成一个具有多个值（行）的数据框。

1. #编造一些范围数据
2. bind_rows
3. rotate_data

使用polygon 绘制范围，使用 path 和 point 绘制 mpg 值。

1. lim <- max
2. # 用自己的数据和美学来绘制每一层的图案
3. ggplot() +
4. geom_polygon+
5. geom_point+
6. theme+
7. coord_equal

径向线

我猜想要的网格是由带圆圈的径向向外线组成的。创建 x、xend、y 和yend 数据点以绘制其间的线段。

1. r <- data_frame %>%
2. mutate
3. r$xed <- 0
4. r$yed <- 0
5. #用自己的数据和美学来绘制每一层的图案
6. ggplot() +
7. geom_segment +
8. geom_polygon+
9. geom_point +
10. ylim + xlim +
11. theme+
12. coord_equal

标签

为您旋转的变量添加文本标签。

label <- levels

1. ggplot() +
2. geom_segment +
3. geom_polygon +
4. geom_path +
5. geom_point +
6. geom_text+
7. theme +
8. coord_equal

绘制圆圈

要绘制圆圈，我将使用带有填充选项的 circle。

1. t <- seq
2. d <- data.frame
3. if(fed==TRUE) { # #在中心添加一个点，使整个 "饼 "被填满
4. d <- rbind
5. }
6. return(d)

网格圆圈和标签

圆形网格线是通过多次调用 circle 并将所有点存储在数据框中来构建的。

1. cregrd <- data_frame
2. crld <- cili %>%
3. mutate
4. poties <- bind_rows
5. loics$lv <- as.factor

可以通过多种方式添加圆形标签。但是为了简单地将所有轴文本和轴标签设置为blank，我构建了一个可以使用 text 绘制的数据框。

1. c <- data_frame
2. cl <- cl[x <= max,]
3. ggplot() +
4. geom_segment +
5. geom_path+
6. geom_text+
7. geom_polygon +
8. geom_point +
9. geom_text + xlim +
10. theme+
11. coord_equal

背景

使用 circle，您还可以轻松构建圆部分，您可以使用 Filled = TRUE 参数填充该部分。有一点 -1/num 偏移以使该部分正确对齐。在这里，您提出了您要为其着色的因子变量。当然，您还可以更改代码以根据变量更改每个条的“高度”。

1. num <- length
2. levels <- rev
3. tart <- seq
4. bg <- data_frame
5. mutate
6. bgdta <- tdf
7. bgdta$lv <- as.factor

中心圆

细节不多，但您可能想添加一些中心圆。

1. lm <- max
2. ggplot() +
3. geom_polygon+
4. geom_segment +
5. geom_path+
6. geom_text +
7. geom_polygon+
8. geom_polygon+
9. geom_path +
10. geom_point +
11. geom_text +
12. ylim + xlim +
13. theme +
14. coord_equal

最后编辑：2024-02-17

作者：萌小白

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