r - 使用 ggplot2 的多个依赖级别旭日图/圆环图

Question

我正在尝试创建一个两级旭日/圆环图(用于打印)，其中第二级是第一级的详细 View 。我已阅读并理解 this tutorial ，但我是 R 和 ggplot2 新手，在生成第二个级别时遇到困难。在前面提到的文章中，根级别只有一个元素(有点多余)，而我的根有很多元素；其中，二级至少有1个，最多10个元素。

假设我的数据有三列:name、type 和 value；其中 name 和 type 分别定义根元素和第二层元素。每个名称都具有all中的一种类型，它是跨的值的总和type(其中至少有一个，并且在 name 中，type 的集合可以交叉或互斥)。例如:

name  type    value
----- ------- ------
foo   all     444
foo   type1   123
foo   type2   321
bar   all     111
bar   type3   111
baz   all     999
baz   type1   456
baz   type3   543

我可以使用以下方法创建根级堆栈(在转换为极坐标之前):

data.all <- data[data$type == "all",]
ggplot(data.all, aes(x=1, y=data.all$value, fill=data.all$name)) + geom_bar(stat="identity")

第二级堆栈需要的是 type 值在 name 值内对齐，与其值成比例:

 +-----+  +-------+
 |     |  | type3 |
 | baz |  +-------+
 |     |  | type1 |
 +-----+  +-------+
 |     |  |       |
 | bar |  | type3 |
 |     |  |       |
 +-----+  +-------+
 |     |  | type2 |
 | foo |  +-------+
 |     |  | type1 |
-+-----+--+-------+-

(注意，这显然不是按比例绘制的!)

我还需要 type 值的颜色保持一致(例如，type1 block 的颜色对于两个 foo 应该相同和baz等)

我想我可以通过将 name 和 type 列合并到一个新列中，然后按以下方式着色来做到这一点:

data.other <- data[data$type != "other",]
data.other$comb <- paste(data.other$name, data.other$type, sep=":")
ggplot(data.other, aes(x=2, y=data.other$value, fill=data.other$comb)) + geom_bar(stat="identity")

但是，这破坏了颜色的一致性——显然，事后看来——而且，有趣的是，我绝对不相信对齐会是正确的。

我的 R/ggplot2 诞生可能非常明显(抱歉!)；我怎样才能实现我想要的目标？

<小时/>

编辑 我也遇到过 this question and answer ，但是我的数据看起来与他们的不同。如果我的数据可以被整合成相同的形状——我不知道该怎么做——那么我的问题就变成了他们的特例。

Answer 1

这可能只是其中的一部分，并且可能无法很好地扩展到更复杂的数据集。我对如何做到这一点非常好奇，并且有一个类似的更大的数据集，我正在尝试可视化工作，所以这实际上也有助于我的工作:)

基本上我所做的是将数据集分成三个级别的数据帧:一个基本上是虚拟数据的父级别，一个级别 1 df，其中每个名称下的所有类型的总和(我想我可以过滤你的数据type == "all"--我的工作数据没有类似的列)，级别 2 是所有外部节点。将它们全部绑定(bind)在一起，制作一个堆积条形图，并为其指定极坐标。

我为工作做的标签有很多，而且它们很长，所以我使用 ggrepel::geom_text_repel 作为标签。它们很快就变得笨重且丑陋。

显然这里的美学还有一些不足之处，但我认为它可以根据您的喜好进行美化。

library(tidyverse)

df <- "name  type    value
foo   all     444
foo   type1   123
foo   type2   321
bar   all     111
bar   type3   111
baz   all     999
baz   type1   456
baz   type3   543" %>% read_table2() %>%
    filter(type != "all") %>%
    mutate(name = as.factor(name) %>% fct_reorder(value, sum)) %>%
    arrange(name, value) %>%
    mutate(type = as.factor(type) %>% fct_reorder2(name, value))

lvl0 <- tibble(name = "Parent", value = 0, level = 0, fill = NA)

lvl1 <- df %>%
    group_by(name) %>%
    summarise(value = sum(value)) %>%
    ungroup() %>%
    mutate(level = 1) %>%
    mutate(fill = name)

lvl2 <- df %>%
    select(name = type, value, fill = name) %>%
    mutate(level = 2)


bind_rows(lvl0, lvl1, lvl2) %>%
    mutate(name = as.factor(name) %>% fct_reorder2(fill, value)) %>%
    arrange(fill, name) %>%
    mutate(level = as.factor(level)) %>%
    ggplot(aes(x = level, y = value, fill = fill, alpha = level)) +
        geom_col(width = 1, color = "gray90", size = 0.25, position = position_stack()) +
        geom_text(aes(label = name), size = 2.5, position = position_stack(vjust = 0.5)) +
        coord_polar(theta = "y") +
        scale_alpha_manual(values = c("0" = 0, "1" = 1, "2" = 0.7), guide = F) +
        scale_x_discrete(breaks = NULL) +
        scale_y_continuous(breaks = NULL) +
        scale_fill_brewer(palette = "Dark2", na.translate = F) +
        labs(x = NULL, y = NULL) +
        theme_minimal()

由 reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 4 月 24 日创建。