R - 饼图

R - 现代图表：为何要避免饼图以及替代方案

饼图是展示“部分与整体”关系的常见方式。然而，在数据可视化领域，它们通常不被推荐。为什么？因为人类不擅长精确比较角度。对我们来说，比较长度要容易得多，这使得条形图成为一种更有效、更真实地显示比例数据的方式。

本教程将首先向您展示使用功能强大的 ggplot2 库创建饼图的现代方法。然后，它将演示为什么简单的条形图通常是更好的替代方案。

现代方法：ggplot2

忘掉基础 R 的 pie() 函数吧。ggplot2 作为 tidyverse 的基石，提供了一种灵活而强大的图形语法。我们不直接创建饼图；相反，我们先创建一个条形图，然后转换其坐标系。

# Install ggplot2 if you haven't already
# install.packages("tidyverse")

library(ggplot2)
library(dplyr)

示例：城市的市场份额

步骤 1：创建数据框

ggplot2 最适合使用数据框 (data frame) 或 tibble 格式的数据。

# Create a tibble for our data
city_data <- tibble(
  city = c("London", "New York", "Singapore", "Mumbai"),
  market_share = c(21, 62, 10, 53)
)

步骤 2：创建堆积条形图

ggplot2 饼图的基础是一个堆积条形图，我们将值映射到 y 美学 (aesthetic)。

bar_plot <- ggplot(city_data, aes(x = "", y = market_share, fill = city)) +
  geom_col(width = 1)

# This creates a single stacked bar. Now we transform it.

步骤 3：使用 coord_polar() 转换为饼图

神奇之处在于 coord_polar()，它将条形图转换为圆形。

pie_chart <- bar_plot +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(
    title = "Market Share by City",
    fill = "City",
    x = NULL, # Remove x-axis label
    y = NULL  # Remove y-axis label
  ) +
  theme_minimal() + # Use a clean theme
  theme(axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank()) # Remove axis text

print(pie_chart)

输出描述： 此代码生成一个简洁、现代的饼图。扇区根据城市着色，并自动生成图例。标题显示在顶部。背景简洁，没有分散注意力的网格线或坐标轴标签。

添加百分比标签

为饼图添加标签对于可读性至关重要。我们首先使用 dplyr 计算百分比。

# Calculate percentages and label positions
city_data <- city_data %>%
  mutate(
    percentage = market_share / sum(market_share),
    label = scales::percent(percentage)
  )

# Rebuild the plot and add a geom_text layer
ggplot(city_data, aes(x = "", y = percentage, fill = city)) +
  geom_col(width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  # Add labels inside the slices
  geom_text(
    aes(label = label),
    position = position_stack(vjust = 0.5) # Center the labels
  ) +
  labs(title = "Market Share by City", fill = "City", x = NULL, y = NULL) +
  theme_void() # A theme perfect for pie charts

更好的替代方案：条形图

现在，让我们用相同的数据创建一个条形图。请注意，比较纽约 (62) 和孟买 (53) 变得多么容易。在饼图中，这种比较很难。

# Use reorder() to sort the bars for easier comparison
ggplot(city_data, aes(x = reorder(city, -market_share), y = market_share, fill = city)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = market_share), vjust = -0.5) + # Add value labels
  labs(
    title = "Market Share by City",
    x = "City",
    y = "Market Share (Units)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none") # Remove legend as fill is redundant

结论： 尽管您可以在 R 中制作饼图，但您应该始终考虑条形图是否能更有效地传达您的信息。谨慎使用饼图，仅在少量类别且这些类别加起来构成有意义的整体时使用。

关于 3D 饼图的注意事项

在数据科学和统计学中，强烈不推荐使用 3D 饼图。3D 透视会扭曲扇区的大小，使其具有误导性。前景中的扇区看起来比背景中大小相同的扇区更大。因此，ggplot2 不提供内置的 3D 饼图创建方式，以强化现代可视化的最佳实践。始终优先选择 2D 表示。