使用 ggplot2 的多个依赖级别 sunburst/doughnut 图表
Multiple, dependent-level sunburst/doughnut chart using ggplot2
我正在尝试创建一个双层 sunburst/doughnut 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 this tutorial，但我是 R 和 ggplot2 新手，在生成第二级时遇到问题。上述文章中的根级只有一个元素（有点多余），而我的根级有很多元素；其中，二级最少1个，最多10个。
假设我的数据有三列：name、type 和 value；其中 name 和 type 分别定义根元素和二级元素。每个 name 恰好有 all 中的一个 type，这是 value 跨越 type 的总和（其中，至少有一个和, 在 names 中 type 的集合可能相交或互斥）。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$name)) + geom_bar(stat="identity")
二级堆栈需要的是 type 值在 name 值内对齐，与它们的值成比例：[=37=]
+-----+ +-------+
| | | type3 |
| baz | +-------+
| | | type1 |
+-----+ +-------+
| | | |
| bar | | type3 |
| | | |
+-----+ +-------+
| | | type2 |
| foo | +-------+
| | | type1 |
-+-----+--+-------+-
(n.b., 这显然不是按比例的！)
我还需要 type 值的颜色一致（例如，type1 块的颜色对于 foo 和 baz 应该相同，等等）
我想我可以通过将 name 和 type 列合并到一个新列中然后按此着色来做到这一点：
data.other <- data[data$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$comb)) + geom_bar(stat="identity")
然而，这破坏了着色的一致性——显然，事后看来——而且，有趣的是，我完全不相信对齐是正确的。
我的 R/ggplot2 诞生可能很明显（抱歉！）；我怎样才能实现我正在寻找的东西？
编辑 我也遇到了 this question and answer，但是我的数据看起来与他们的不同。如果我的数据可以被加工成相同的形状——我不知道该怎么做——那么我的问题就变成了他们的一个特例。
根据您推荐的网页，尝试以下操作：
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(scales)
toRead <- "name type value
foo all 444
foo type1 123
foo type2 321
bar all 111
bar type3 111
baz all 999
baz type1 456
baz type3 543"
data <- read.table(textConnection(toRead), header = TRUE)
closeAllConnections()
sum_total_value = sum(data$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：
如果你想在极坐标上使用这个，你可以添加以下内容：
sunburst_2 + coord_polar('y')
这给你：
这可能只是完成了一部分，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，所以这实际上也帮助了我的工作:)
基本上我所做的是将数据集分成三个级别的数据框：一个父级别，基本上是虚拟数据，一个级别 1 df，每个名称下的所有类型的总和（我想我可以过滤你的数据对于 type == "all"——我的工作数据没有类似的列），2 级是所有外部节点。把它们都绑定在一起，做一个堆叠条形图，给它极坐标。
我为工作做的那个有更多的标签，而且它们很长，所以我用 ggrepel::geom_text_repel 作为标签。它们很快变得又笨又丑。
显然这里的美学有待改进，但我认为可以根据您的喜好对其进行美化。
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。
可以使用 ggsunburst 来完成（正如 camille 所建议的）。 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 才能运行此示例
# 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
我一直在寻找一种使用 ggplot 绘制此类图的方法。 @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微修改过的答案。
快一年了，但也许其他人仍在寻找此类答案！也许其他答案中提到的其他包更有用，但对于我们这些想留在 ggplot 中的人来说，希望这能有所帮助。
我认为我可以按照 OP 的要求进行操作（始终如一地为第二层着色），尽管我不确定这是最佳方式。
我没有使用 geom_col，而是使用了 geom_rect。这给了我们更大的灵活性，也让我们更好地控制每个矩形的绘制位置（堆叠条形图总是有顺序条形图堆叠的问题）。此外，奇怪的是，在极坐标中 geom_col 最终绘制了从 0 到 x 的所有饼图。所以@camille 不得不尝试使用填充物的透明度来获得想要的结果。在 geom_rect 中，我们可以设置 xmin 和 xmax 以获得我们想要的确切形状。
但是我们需要进行一些数据处理以使数据帧保持形状。
此外，我要制作的情节有一些第二层是空的。所以我稍微更改了数据集以包含一个额外的第一级 class 而没有第二级 class.
这是我的解决方案：
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$name))) {
if (!is.na(l2)) {
name.type <- paste0(l1, '_', l2)
aux <- col.lvl2[l2]
names(aux) <- name.type
fill.pallete <- c(fill.pallete, aux)
} else {
# if level2 is NA, then assign transparent colour
name.type <- paste0(l1, '_NA')
aux <- NA
names(aux) <- name.type
fill.pallete <- c(fill.pallete, aux)
}
}
}
print(fill.pallete)
# put all data frames together for ggplot
df.total <- bind_rows(lvl0, lvl1, lvl2) %>%
mutate(name = as.factor(name) %>% fct_reorder2(fill, value)) %>%
arrange(fill, name) %>%
mutate(level = as.factor(level))
print(df.total)
# create plot (it helped me to look at the rectangular coordinates first before changing to polar!)
g <- ggplot(data=df.total, aes(fill = fill)) +
geom_rect(aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=xmax, xmin=xmin, colour=colour), size = 0.1) +
scale_fill_manual(values = fill.pallete, , guide = F, na.translate = FALSE) +
scale_color_manual(values = c('TRUE'='gray20', 'FALSE'='#FFFFFF00'),
guide = F, na.translate = FALSE) +
geom_text(aes(x = x.avg, y = y.avg, label = name), size = rel(2.5)) +
scale_x_discrete(breaks = NULL) +
scale_y_continuous(breaks = NULL) +
labs(x = NULL, y = NULL) +
theme_minimal() +
theme(panel.grid=element_blank()) +
coord_polar(theta = "y", start = 0, direction = -1)
print(g)
This is the resulting plot.
我正在尝试创建一个双层 sunburst/doughnut 图（用于打印），其中第二层是第一层的详细视图。我已经阅读并理解 this tutorial，但我是 R 和 ggplot2 新手，在生成第二级时遇到问题。上述文章中的根级只有一个元素（有点多余），而我的根级有很多元素；其中，二级最少1个，最多10个。
假设我的数据有三列：name、type 和 value；其中 name 和 type 分别定义根元素和二级元素。每个 name 恰好有 all 中的一个 type，这是 value 跨越 type 的总和（其中，至少有一个和, 在 names 中 type 的集合可能相交或互斥）。例如：
name type value
----- ------- ------
foo all 444
foo type1 123
foo type2 321
bar all 111
bar type3 111
baz all 999
baz type1 456
baz type3 543
我可以使用以下方法创建根级堆栈（在转换为极坐标之前）：
data.all <- data[data$type == "all",]
ggplot(data.all, aes(x=1, y=data.all$value, fill=data.all$name)) + geom_bar(stat="identity")
二级堆栈需要的是 type 值在 name 值内对齐，与它们的值成比例：[=37=]
+-----+ +-------+
| | | type3 |
| baz | +-------+
| | | type1 |
+-----+ +-------+
| | | |
| bar | | type3 |
| | | |
+-----+ +-------+
| | | type2 |
| foo | +-------+
| | | type1 |
-+-----+--+-------+-
(n.b., 这显然不是按比例的！)
我还需要 type 值的颜色一致（例如，type1 块的颜色对于 foo 和 baz 应该相同，等等）
我想我可以通过将 name 和 type 列合并到一个新列中然后按此着色来做到这一点：
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")
然而，这破坏了着色的一致性——显然，事后看来——而且，有趣的是，我完全不相信对齐是正确的。
我的 R/ggplot2 诞生可能很明显（抱歉！）；我怎样才能实现我正在寻找的东西？
编辑 我也遇到了 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加工成相同的形状——我不知道该怎么做——那么我的问题就变成了他们的一个特例。
根据您推荐的网页，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：
如果你想在极坐标上使用这个，你可以添加以下内容：
sunburst_2 + coord_polar('y')
这给你：
这可能只是完成了一部分，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，所以这实际上也帮助了我的工作:)
基本上我所做的是将数据集分成三个级别的数据框：一个父级别，基本上是虚拟数据，一个级别 1 df，每个名称下的所有类型的总和（我想我可以过滤你的数据对于 type == "all"——我的工作数据没有类似的列），2 级是所有外部节点。把它们都绑定在一起，做一个堆叠条形图，给它极坐标。
我为工作做的那个有更多的标签，而且它们很长，所以我用 ggrepel::geom_text_repel 作为标签。它们很快变得又笨又丑。
显然这里的美学有待改进，但我认为可以根据您的喜好对其进行美化。
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。
可以使用 ggsunburst 来完成（正如 camille 所建议的）。 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 才能运行此示例
# 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
我一直在寻找一种使用 ggplot 绘制此类图的方法。 @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微修改过的答案。
快一年了，但也许其他人仍在寻找此类答案！也许其他答案中提到的其他包更有用，但对于我们这些想留在 ggplot 中的人来说，希望这能有所帮助。
我认为我可以按照 OP 的要求进行操作（始终如一地为第二层着色），尽管我不确定这是最佳方式。
我没有使用 geom_col，而是使用了 geom_rect。这给了我们更大的灵活性，也让我们更好地控制每个矩形的绘制位置（堆叠条形图总是有顺序条形图堆叠的问题）。此外，奇怪的是，在极坐标中 geom_col 最终绘制了从 0 到 x 的所有饼图。所以@camille 不得不尝试使用填充物的透明度来获得想要的结果。在 geom_rect 中，我们可以设置 xmin 和 xmax 以获得我们想要的确切形状。
但是我们需要进行一些数据处理以使数据帧保持形状。
此外，我要制作的情节有一些第二层是空的。所以我稍微更改了数据集以包含一个额外的第一级 class 而没有第二级 class.
这是我的解决方案：
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.