Question

我试图创建一个两层旭日/圆环图（用于打印），其中第二层是第一层的详细视图。我已经阅读并理解了this tutorial，但我是R和ggplot2的新手，我在制作第二级时遇到了麻烦。在前面提到的文章中，根级只有一个元素（有点多余），而我的根有很多元素;其中，中学水平至少有1个，最多10个元素。

我们说我的数据有三列：name，type和value;其中name和type分别定义根和第二级元素。每个name只有type all value，这是type s name s的总和（其中，{1}} type的{{1}}集合中至少有一个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可以相交或相互排斥。例如：

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

我可以使用：

创建根级别堆栈（在转换为极坐标之前）

type

第二级堆栈需要的是name值在+-----+ +-------+ | | | type3 | | baz | +-------+ | | | type1 | +-----+ +-------+ | | | | | bar | | type3 | | | | | +-----+ +-------+ | | | type2 | | foo | +-------+ | | | type1 | -+-----+--+-------+-值内对齐，与其值成比例：

type

（n.b。，这显然不是规模！）

我还需要对type1值进行一致着色（例如foo块的颜色应该与baz和name相同，等等。）

我认为我可以将type和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")列合并到一个新列中，然后通过此着色来实现此目的：

UIView

然而，这打破了着色的一致性 - 显然，事后看来 - 而且，有趣的是，我绝对不相信对齐是正确的。

我的R / ggplot2诞生可能很明显（对不起！）;我怎样才能实现我想要的目标？

编辑我也遇到this question and answer，但我的数据与他们的数据不同。如果我的数据可以被塑造成相同的形状 - 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

这可能只是在那里，它可能无法很好地扩展到更复杂的数据集。我非常好奇如何做到这一点，并且有一个类似的更大的数据集，我试图想象工作，所以这实际上也帮助了我的工作：）

基本上我所做的是将数据集拆分为三个级别的数据框：父级别基本上是虚拟数据，级别1 df，每个名称下所有类型的总和（我想我可能只是过滤了您的type == "all"的数据 - 我的工作数据没有类似的列），以及所有外部节点的级别2。将它们捆绑在一起，制作堆积条形图，给它极坐标。

我为工作做的那个有很多标签，而且它们很长，所以我用ggrepel::geom_text_repel作为标签。他们很快变得笨拙和丑陋。

显然，这里的美学还有待改进，但我认为它可以根据自己的喜好进行美化。

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）创建于2018-04-24。

Answer 2

可以使用ggsunburst（如camille建议的那样）。 ggsunburst读取newick和csv（或任何分隔符分隔的）文件。您需要安装最新版本0.0.9才能使此示例正常工作

# first row with header is mandatory
# remove lines with type "all" from your data
# add colour as additional column
df <- read.table(header=T, text =
"parent node  size  colour
foo   type1   123 type1
foo   type2   321 type2
bar   type3   111 type3
baz   type1   456 type1
baz   type3   543 type3")

# write data.frame into csv file
write.table(df, file = 'df.csv', row.names = F, sep = ",")

# install ggsunburst 0.0.9
if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
if (!require("rPython")) install.packages("rPython")
install.packages("http://genome.crg.es/~didac/ggsunburst/ggsunburst_0.0.9.tar.gz", repos=NULL, type="source")


library(ggsunburst)

sb <- sunburst_data('df.csv', type = "node_parent", sep = ',', node_attributes = 'colour')
sunburst(sb, rects.fill.aes = "colour", node_labels = T, node_labels.min = 25)

see your sunburst here

Answer 3

我一直在寻找一种使用ggplot进行此类绘图的方法。 @camille的回答真的很有帮助！我最终使用this answer here too为这个问题创建了一个稍作修改的答案。

已经快一年了，但也许其他人仍在寻找这种答案！也许其他答案中提到的其他软件包更有用，但是对于那些希望留在ggplot中的人来说，希望这可以有所帮助。

我认为我可以做到OP所要求的（始终为第二级着色），尽管我不确定这是否是最佳选择。

我使用geom_col而不是使用geom_rect。这为我们提供了更大的灵活性，并且还更好地控制了每个矩形的绘制位置（堆叠的条始终会出现顺序条堆叠的问题）。而且，很奇怪，在极坐标geom_col中最终绘制了从0到x的所有派。因此，@ camille必须使用填充物的透明胶片才能获得所需的结果。在geom_rect中，我们可以设置xmin和xmax以获得所需的确切形状。

但是我们需要进行一些数据处理以使数据框保持良好状态。

此外，我要绘制的剧情中有些第二级是空的。因此，我对数据集进行了一些更改，以包含一个附加的第一级类，而没有第二级类。

这是我的解决方法：

library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)

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
boz   -       222" %>% read_table2() %>% filter(type != 'all') %>% 
mutate(type=ifelse(type=='-', NA, type)) %>% arrange(name, value)

# here I create the columns xmin, xmax, ymin, ymax using cumsum function
# (be VERY careful with ordering of rows!)

# I also created a column 'colour' which I map to the asthetic 'colour' (colour of line of each rectangle)
# it is a boolean saying if a line should or should not be drawn.
# for empty second levels i want to draw an empty space (no fill and no line)

# define a padding space between the levels of the pie chart 
padding <- 0.05

# create df for level 0
lvl0 <- tibble(name = "Parent", value = 0, level = 0, fill = NA) %>%
  mutate(xmin=0, xmax=1, ymin=0, ymax=value) %>%
  mutate(x.avg=0, y.avg=0, colour=FALSE)

print(lvl0)

# create df for level 1
lvl1 <- df %>%
  group_by(name) %>%
  summarise(value = sum(value)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(level = 1) %>%
  mutate(fill = name) %>%
  mutate(xmin=1+padding, xmax=2, ymin=0, ymax=cumsum(value)) %>%
  mutate(ymin=lag(ymax, default=0),
         x.avg=(xmin+xmax)/2,
         y.avg=(ymin+ymax)/2,
         colour=TRUE)

print(lvl1)

# create df for level 2
lvl2 <- df %>%
  select(name = type, value, fill = name) %>%
  mutate(level = 2) %>%
  mutate(fill=paste0(fill, '_', name)) %>%
  mutate(xmin=2+padding, xmax=3, ymin=0, ymax=cumsum(value)) %>%
  mutate(ymin=lag(ymax, default=0),
         x.avg=(xmin+xmax)/2,
         y.avg=(ymin+ymax)/2,
         colour=ifelse(grepl('_NA', fill), FALSE, TRUE))

print(lvl2)

# this is my dirty workaround for defining the colours of levels 1 one 2 independently. Probably not the best way and 
# maybe it will not scale very well... But for this small data set it seemed to work...

# number of classes in each level (don't include NA)
n.classes.1 <- 4
n.classes.2 <- 3
n.classes.total <- n.classes.1 + n.classes.2

# get colour pallete for level 1
col.lvl1 <- brewer.pal(n.classes.total,"Dark2")[1:n.classes.1]
names(col.lvl1) <- as.character(unique(lvl1$name))

# get colour pallete for level 2 (don't include NA)
col.lvl2 <- brewer.pal(n.classes.total,"Dark2")[(n.classes.1+1):n.classes.total]
names(col.lvl2) <- as.character(unique(lvl2$name)[!is.na(unique(lvl2$name))])

# compile complete color pallete
fill.pallete <- c(col.lvl1)

for (l1 in as.character(unique(lvl1$name))) {
  for (l2 in as.character(unique(lvl2$name))) {
    if (!is.na(l2)) {
        name.type <- paste0(l1, '_', l2)
        aux <- col.lvl2[l2]
        names(aux) <- name.type
        fill.pallete <- c(fill.pallete, aux)        
    } else {
        # if level2 is NA, then assign transparent colour
        name.type <- paste0(l1, '_NA')
        aux <- NA
        names(aux) <- name.type
        fill.pallete <- c(fill.pallete, aux)        
    }
  }
}
print(fill.pallete)


# put all data frames together for ggplot

df.total <- bind_rows(lvl0, lvl1, lvl2) %>%
  mutate(name = as.factor(name) %>% fct_reorder2(fill, value)) %>%
  arrange(fill, name) %>%
  mutate(level = as.factor(level))

print(df.total)

# create plot (it helped me to look at the rectangular coordinates first before changing to polar!)

g <- ggplot(data=df.total, aes(fill = fill)) +
  geom_rect(aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=xmax, xmin=xmin, colour=colour), size = 0.1) +
  scale_fill_manual(values = fill.pallete, , guide = F, na.translate = FALSE) +
  scale_color_manual(values = c('TRUE'='gray20', 'FALSE'='#FFFFFF00'), 
                     guide = F, na.translate = FALSE) +
  geom_text(aes(x = x.avg, y = y.avg, label = name), size = rel(2.5)) +
  scale_x_discrete(breaks = NULL) +
  scale_y_continuous(breaks = NULL) +
  labs(x = NULL, y = NULL) +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid=element_blank()) + 
  coord_polar(theta = "y", start = 0, direction = -1)

print(g)

This is the resulting plot。

Answer 4

根据推荐的网页，尝试以下操作：

library(ggplot2) 
library(dplyr) 
library(scales) 

toRead <- "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"

data <- read.table(textConnection(toRead), header = TRUE)
closeAllConnections()



sum_total_value = sum(data$value)

firstLevel = data %>% summarize(total_value=sum(value))

sunburst_0 = ggplot(firstLevel) # Just a foundation
sunburst_1 = 
  sunburst_0 + 
  geom_bar(data=firstLevel, aes(x=1, y=total_value), fill='darkgrey', stat='identity') +
  geom_text(aes(x=1, y=sum_total_value/2, label=paste('Sum of all VALUE had', comma(total_value))), color='white')

sunburst_1
sunburst_1 + coord_polar('y')


sum_val = data %>% group_by(type) %>%
  summarize(total_value=sum(value)) %>%
  arrange(desc(total_value))


sunburst_2 <- sunburst_1 +
  geom_bar(data=sum_val,
           aes(x=2, y=total_value, fill=total_value),
           color='white', position='stack', stat='identity', size=0.6) + 
  geom_text(data=sum_val, aes(label=paste(type, total_value), x=2, y=total_value), position='stack')

sunburst_2

这给出了以下情节：

如果您想在极坐标上使用此功能，可以添加以下内容：

sunburst_2 + coord_polar('y')

这给了你：

使用ggplot2

4 个答案: