Круговые гистограммы и настройка в R

В этой статье мы увидим, как создавать круговые гистограммы и настройку на языке программирования R.

Круговая гистограмма похожа на гистограмму, но вместо декартовых координат она использует полярные координаты. Круговая гистограмма — это диаграмма, в которой столбцы представлены в виде круга, а не линии. Эта статья покажет вам, как создавать такие графики с помощью R и ggplot2. Он содержит воспроизводимый код и объясняет, как использовать метод coord_polar().

Содержание

Определите данные
Пример 1: базовая круговая гистограмма
Пример 2: Добавление меток к данным

Определите данные

Чтобы использовать набор данных в гистограмме, нам нужно создать набор данных, поэтому здесь мы его создадим.

# Libraries

library(tidyverse) # help you to prepare the data

library(ggplot2) # help you to prepare the plots

# prepare dataset

data = data.frame(

  # add a parameter with a range list 1-100

  index = seq(1,100),

  # create labelled parameter

  label = paste( data ="Data ",

                    seq(1,100),

                    sep="= "),

  # random values in the range 1 - 100

  values = sample( seq(10,100), 100, replace = T)

)

# top five values of the dataframe

head(data)

Выход:

  index   label  values 
1     1 Data -1     28 
2     2 Data -2     46 
3     3 Data -3     54 
4     4 Data -4     25 
5     5 Data -5     43 
6     6 Data -6     26

Пример 1: базовая круговая гистограмма

Методы coord_polar(), используемые для создания графика в определенных координатах.

Синтаксис: coord_polar(theta = “x”, start = 0, direction = 1, clip = “on”)

Параметры:

theta: Переменная для сопоставления угла с (x или y)
start :Смещение начальной точки от 12 часов в радианах. Смещение применяется по часовой стрелке или против часовой стрелки в зависимости от значения направления.
направление: 1, по часовой стрелке; −1, против часовой стрелки
clip :Должен ли рисунок быть обрезан до размеров панели графика? Значение «включено» (по умолчанию) означает «да», а значение «выключено» означает «нет». Для получения дополнительной информации см. coord_cartesian().

# Make the plot

p <- ggplot(data, aes(x = as.factor(index), # x-axis factor label



                      # y-axis numberical parameter

                      y = values)) +



  # the bar height will represent

  # the actual value of the data

  geom_bar(stat = "identity",

           fill=alpha("green", 0.5)) + # define bar color



  # define size of inner circle

  # and the size of the bar

  ylim(-100,120) +



  # define the polar coordinate

  coord_polar(start = 0)

# plot

Выход:

Пример 2: Добавление меток к данным

Для добавления меток и данных в него будут использоваться методы geom_text().

# Adding labels to the plot

data_with_labels = data

# number of labels required

number_of_label <- nrow(data_with_labels)

# find the angle of rotation of the label

angle <- 90 - 360 * (data_with_labels$index - 0.5) /number_of_label

# check the label alignment - right or left

data_with_labels$hjust<-ifelse( angle < -90, 1, 0)

# check the label angle

data_with_labels$angle<-ifelse(angle < -90,

                               angle + 180, angle)

# Make the plot

# x-axis factor label

p <- ggplot(data, aes(x = as.factor(index),



                      # y-axis numberical parameter

                      y = values)) +



  # the bar height will represent

  # the actual value of the data

  geom_bar(stat = "identity",



           # define bar color

           fill=alpha("green", 0.5)) +



  # define size of inner circle

  # and the size of the bar

  ylim(-100,120) +



  # define the polar coordinate

  coord_polar(start = 0) +

  # add labels

  geom_text(data = data_with_labels,

            aes(x = index, y = values+10,



                # label alignment

                label = label, hjust=hjust),

            color = "black", fontface="bold",

            alpha = 0.6, size = 2.5,

            angle = data_with_labels$angle,

            inherit.aes = FALSE )

Выход: