그램 크기에 따라 격자의 여러 원형 차트 크기 조정 ggplot2를 사용하여

Question

9 개의 원형 차트 (3x3)가 포함 된 표를 만들고 크기에 따라 각 차트의 크기를 조정합니다. ggplot2과 cowplot을 사용하여 내가 찾고있는 것을 만들 수 있었지만 스케일링을 할 수 없었습니다. 방금 ​​기능을 간과하고 있습니까? 아니면 다른 패키지를 사용해야합니까? gridExtra 패키지의 grid.arrange와 ggplot의 facet_grid 함수도 시도했지만 둘 다 내가 원하는 것을 생성하지 못했습니다.

또한 facet_grid을 사용한 유사한 질문 (Pie charts in ggplot2 with variable pie sizes)이 있습니다. 불행히도, 모든 가능한 결과에 대해 두 변수를 비교하지 않기 때문에이 경우에는 작동하지 않습니다.

#sample data 
x <- data.frame(c("group01", "group01", "group02", "group02", "group03", "group03", 
        "group04", "group04", "group05", "group05", "group06", "group06", 
        "group07", "group07", "group08", "group08", "group09", "group09"), 
       c("w","m"), 
       c(8,8,6,10,26,19,27,85,113,70,161,159,127,197,179,170,1042,1230), 
       c(1,1,1,1,3,3,7,7,11,11,20,20,20,20,22,22,142,142)) 
colnames(x) <- c("group", "sex", "data", "scale") 
#I have divided the group size by the smallest group (group01, 16 people) in order to receive the scaling-variable. 
#Please note that I doubled the values here for simplicity-reasons for both men and women per group (for plot-scaling only one value is needed that I calculate 
#seperately in the original data in the plot-scaling part underneath). 
#In this example I am also going to use the scaling-variable as indicator of the sequence of the plots. 

library(ggplot2) 
library(cowplot) 

#Then I create 9 pie-charts, each one containing one group and showing the quantity of men vs. women in a very simplistic style 
#(only the name of the group showing; color of each sex is explained seperately in the according text) 
p1 <- ggplot(x[c(1,2),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[1]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[1])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p2 <- ggplot(x[c(3,4),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[3]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[3])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p3 <- ggplot(x[c(5,6),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[5]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[5])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p4 <- ggplot(x[c(7,8),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[7]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[7])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p5 <- ggplot(x[c(9,10),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[9]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[9])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p6 <- ggplot(x[c(11,12),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[11]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[11])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p7 <- ggplot(x[c(13,14),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[13]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[13])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p8 <- ggplot(x[c(15,16),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[15]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[15])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 
p9 <- ggplot(x[c(17,18),], aes("", y = data, fill = factor(sex), x$scale[17]))+ 
    geom_bar(width = 4, stat="identity") + coord_polar("y", start = 0, direction = 1)+ 
    ggtitle(label=x$group[17])+ 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(),axis.line=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),axis.text=element_blank(),plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5)) 

#Using cowplot, I create a grid that contains my plots 
plot_grid(p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9, align = "h", ncol = 3, nrow = 3) 

#But now I want to scale the size of the plots according to their real group size (e.g. 
#group01 with 16 people vs. group09 with more than 2000 people) 


#In this context, ggplot's facet_grid function produces similar results of what I want to get, 
#but since it looks at the data as a whole instead of separating groups from each other, it does not show 
#complete pie charts per group 

#So is there a possibility to scale each of the 9 charts according to their group size? 

이 plot_grid가 생성하는 것입니다 :

그래서이 내 샘플 코드입니다 난 단지 배율을 조정할 수있는 rel_widths 인수를 사용 pie-charts without scaling

하지만, 3 × 3 격자를 유지 할 수 없습니다 .

plot_grid(p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9, 
      align="h",ncol=(nrow(x)/2),   
      rel_widths = c(x$scale[1], 
         x$scale[3], 
         x$scale[5], 
         x$scale[7], 
         x$scale[9], 
         x$scale[11], 
         x$scale[13], 
         x$scale[15], 
         x$scale[17])) 

이 rel_widths을 조정하는 것은 무엇입니다 : 그리드의 확장 파이 차트 :

결론적으로

, 내가 필요한 양의 혼합물이다.

Answer 1

어떨까요?

x$scale <- as.numeric(x$scale) 
x$data <- as.numeric(x$data) 
x$group <- factor(x$group, levels=levels(x$group)[order(x$scale[seq(1,nrow(x),2)])]) 

ggplot(x, aes(x=scale/2, y = data, fill = factor(sex), width=scale))+ 
    geom_bar(position="fill", stat="identity") + coord_polar("y")+ 
    facet_wrap(~ group, nrow=3) + 
    theme_classic()+theme(legend.position = "none")+ 
    theme(axis.title=element_blank(), axis.line=element_blank(), 
     axis.ticks=element_blank(), axis.text=element_blank(), 
     plot.background = element_blank(), 
     plot.title=element_text(color="black",size=10,face="plain",hjust=0.5), 
     strip.background = element_blank(), 
     strip.text.x = element_text(color = "transparent")) 

Answer 2

올바른 경로에 있습니다. 문제는 3x3 출력에 c(...) 값을 지정하는 것입니다.

# Option 1  
# individually for each row 
     plot_upper <- plot_grid(p1, p2, p3, labels = "", ncol = 3, rel_widths = c(1, 1.1, 1.2)) 
     plot_middle <- plot_grid(p4, p5, p6, labels = "", ncol = 3, rel_widths = c(1.3, .3, 1.3)) 
     plot_lower <- plot_grid(p7, p8, p9, labels = "", ncol = 3, rel_widths = c(1.2, 1.1, 1)) 
     plot_grid(plot_upper, plot_middle, plot_lower, ncol = 1, rel_heights = c(1, 2.5, 1.7)) 
# Option 2 
# Set size matrix 
    sizes <- matrix(c(x$scale[1], 
       x$scale[3], 
       x$scale[5], 
       x$scale[7], 
       x$scale[9], 
       x$scale[11], 
       x$scale[13], 
       x$scale[15], 
       x$scale[17]), ncol = 3) 
    plot_grid(p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9, align = "h", ncol = 3, nrow = 3, rel_widths = sizes, rel_heights = sizes) 

Here이 문서에 대한 링크입니다 here은 몇 가지 예입니다 : 여기에 당신이 할 수있는 두 가지 방법이 있습니다.

저울을 매트릭스로 조정하고 옵션 2에 삽입하면 원하는 것을 얻을 수 있습니다. 또한 data.frame을 정의 할 때 ...cbind(...이 필요하지 않습니다.