如何使用 gganimate 获得完整而非部分的饼图

How to get complete, rather than partial, pie charts using gganimate

我在使用 gganimateggplot 制作动画饼图时遇到问题。

我想每年都吃正常的馅饼,但我的输出完全不同。

您可以使用 mtcars 查看代码示例:

library(ggplot2)
library(gganimate)


#Some Data

df<-aggregate(mtcars$mpg, list(mtcars$cyl,mtcars$carb), sum)
colnames(df)<-c("X","Y","Z")

bp<- ggplot(df, aes(x="", y=Z, fill=X, frame=Y))+
geom_bar(width = 1, stat = "identity") + coord_polar("y", start=0)

gganimate(pie, "output.gif")

这是输出:

frame只有一级时效果很好:

ggplot 代码为 df 中的每一行创建了一个单独的堆叠条形图。使用 coord_polar,这将变成单个饼图,数据框中的每一行都有一个楔形。然后当你使用 gg_animate 时,每一帧只包含对应于给定级别 Y 的楔形。这就是为什么您每次只能获得完整饼图的一部分。

如果您想要 Y 的每个级别都有一个完整的饼图,那么一个选择是为 Y 的每个级别创建一个单独的饼图,然后将这些饼图组合成 GIF .这是一个示例,其中包含一些(我希望)与您的真实数据相似的虚假数据:

library(animation)

# Fake data
set.seed(40)
df = data.frame(Year = rep(2010:2015, 3), 
                disease = rep(c("Cardiovascular","Neoplasms","Others"), each=6),
                count=c(sapply(c(1,1.5,2), function(i) cumsum(c(1000*i, sample((-200*i):(200*i),5))))))

saveGIF({
  for (i in unique(df$Year)) {
    p = ggplot(df[df$Year==i,], aes(x="", y=count, fill=disease, frame=Year))+
      geom_bar(width = 1, stat = "identity") + 
      facet_grid(~Year) +
      coord_polar("y", start=0) 
    print(p)
  }
}, movie.name="test1.gif")

上面GIF中的馅饼都是一样大的。但是你也可以根据 count 的总和为 Year 的每个级别更改馅饼的大小(代码改编自 this SO answer):

library(dplyr)

df = df %>% group_by(Year) %>% 
  mutate(cp1 = c(0, head(cumsum(count), -1)),
         cp2 = cumsum(count))

saveGIF({
  for (i in unique(df$Year)) {
    p = ggplot(df %>% filter(Year==i), aes(fill=disease)) +
      geom_rect(aes(xmin=0, xmax=max(cp2), ymin=cp1, ymax=cp2)) + 
      facet_grid(~Year) +
      coord_polar("y", start=0) +
      scale_x_continuous(limits=c(0,max(df$cp2)))
    print(p)
  }
}, movie.name="test2.gif")

如果我可以编辑一下,虽然动画很酷(但饼图不酷,所以也许动画一堆饼图只会雪上加霜),数据可能更容易理解旧的静态线图。例如:

ggplot(df, aes(x=Year, y=count, colour=disease)) +
  geom_line() + geom_point() +
  scale_y_continuous(limits=c(0, max(df$count)))

或者这样:

ggplot(df, aes(x=Year, y=count, colour=disease)) +
  geom_line() + geom_point(show.legend=FALSE) +
  geom_line(data=df %>% group_by(Year) %>% mutate(count=sum(count)), 
            aes(x=Year, y=count, colour="All"), lwd=1) +
  scale_y_continuous(limits=c(0, df %>% group_by(Year) %>% 
                                summarise(count=sum(count)) %>% max(.$count))) +
  scale_colour_manual(values=c("black", hcl(seq(15,275,length=4)[1:3],100,65)))