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我有一个散点图，其中在 x 轴和 y 轴上绘制了饼图，并有一条连接它们的“趋势线”。本着这个答案的精神，我想在每一行上添加一个注释，以标记每个相邻饼图的 y 值之间的百分比增加/减少。

我的数据

library(tidyverse)
library(scatterpie)

my_df <- structure(list(day_in_july = 13:20, yes_and_yes = c(0.611814345991561, 
0.574750830564784, 0.593323216995448, 0.610539845758355, 0.650602409638554, 
0.57429718875502, 0.575971731448763, 0.545454545454545), yes_but_no = c(0.388185654008439, 
0.425249169435216, 0.406676783004552, 0.389460154241645, 0.349397590361446, 
0.42570281124498, 0.424028268551237, 0.454545454545455), y = c(0.388185654008439, 
0.425249169435216, 0.406676783004552, 0.389460154241645, 0.349397590361446, 
0.42570281124498, 0.424028268551237, 0.454545454545455)), row.names = c(NA, 
-8L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我当前的可视化

p <- ggplot(data = my_df) +
  geom_path(aes(x=day_in_july, y = y*50)) +
  geom_scatterpie(aes(x = day_in_july, y = y*50, r = 0.3), 
                  data = my_df, 
                  cols = colnames(my_df)[2:3],
                  color = "red") + 
  geom_text(aes(y = y*50, x = day_in_july, 
                label = paste0(formatC(y*100, digits = 3), "%")),
            nudge_y = 0.07, nudge_x = -0.25, size = 3) +
  geom_text(aes(y = y*50, x = day_in_july, 
            label = paste0(formatC((1-y)*100, digits = 3), "%")),
            nudge_y = -0.07, nudge_x = 0.25, size = 3) +
  scale_fill_manual(values = c("pink", "seagreen3")) +
  scale_x_continuous(labels = xvals, breaks = xvals) +
  scale_y_continuous(name = "yes but no",
                     labels = function(x) x/50) + 
  coord_fixed()

> p

散点图

我想在相邻饼图的 y 值之间添加百分比增加/减少

第一个饼图 (at day_in_july= 13)的 y 值为0.388。从这个 y 值到下一个饼图的 y 值 ( 0.425) 增加了 9.53%。因此，我想用+9.53%的标签标记连接两个馅饼的线。

最终，我希望情节看起来像这样：

sp_w_line_annotated

在寻求解决方案的路上

这个答案已经有相关的机制来获得我正在寻找的东西。这个想法是用来ggplot_build()访问绘图底层的数据，然后计算两个连续值之间的百分比变化，然后用相应注释的线重建绘图。但是，这个解决方案不适用于我的散点图，因为输出的基础数据ggplot_build是它自己的类型。

plot_data <- ggplot_build(p) %>% ggplot_build(p)$data[[1]] %>% as.tibble()

> plot_data

## # A tibble: 2,904 x 13
##    fill  group   index amount PANEL stringsAsFactors nControl     x     y colour  size linetype alpha
##    <chr> <chr>   <dbl>  <dbl> <fct> <lgl>               <dbl> <dbl> <dbl> <chr>  <dbl>    <dbl> <lgl>
##  1 pink  1     0        0.612 1     FALSE                 221  13    19.7 red      0.5        1 NA   
##  2 pink  1     0.00452  0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  3 pink  1     0.00905  0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  4 pink  1     0.0136   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  5 pink  1     0.0181   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  6 pink  1     0.0226   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  7 pink  1     0.0271   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  8 pink  1     0.0317   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
##  9 pink  1     0.0362   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
## 10 pink  1     0.0407   0.612 1     FALSE                 221  13.0  19.7 red      0.5        1 NA   
## # ... with 2,894 more rows

计算饼图 y 值之间的百分比变化所需的实际 y 值在哪里？显然，我可以从数据中获取 y 值。但是为了重建情节，这些数据ggplot_build()对我来说没有意义，而且我不知道如何利用该技术将馅饼之间的百分比变化添加到情节线上。

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1 回答 1

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这是我对 ggrepel 包的尝试。我基本上创建了一个新的数据框，其中包含geom_label_repel(). 我省略了我所做的创建的细节foo。但我认为你可以阅读它。我花了一些时间来找到标签的最佳位置，这就是我现在可以为你做的。如果你对这个位置不满意，你必须自己玩。

foo <- tibble(day_in_july = my_df$day_in_july + 0.5,
              y = my_df$y * 50 + (((lead(my_df$y * 50) - (my_df$y * 50))) / 2),
              gap = ((lead(my_df$yes_but_no) / my_df$yes_but_no) - 1) * 100) %>% 
       mutate(gap = paste(round(gap, digits = 2), "%", sep = ""),
              hue = ifelse(gap > 0, "green", "red"))


p <- ggplot(data = my_df) +
     geom_path(aes(x = day_in_july, y = y*50)) +
     geom_scatterpie(aes(x = day_in_july, y = y*50, r = 0.3), 
                     data = my_df, 
                     cols = colnames(my_df)[2:3],
                     color = "red") + 
     geom_text(aes(y = y * 50, x = day_in_july, 
               label = paste0(formatC(y * 100, digits = 3), "%")),
               nudge_y = 0.07, nudge_x = -0.25, size = 3) +
     geom_text(aes(y = y * 50, x = day_in_july, 
               label = paste0(formatC((1-y) * 100, digits = 3), "%")),
               nudge_y = -0.07, nudge_x = 0.25, size = 3) +
     scale_fill_manual(values = c("pink", "seagreen3")) +
     geom_label_repel(data = foo, 
                      aes(x = day_in_july, y = y, 
                      color = hue, label = as.character(gap)),
                      show.legend = FALSE,
                      nudge_x = 0.3,
                      direction = "y",
                      vjust = -1.0) +
     scale_color_manual(values = c("green", "red"))

在此处输入图像描述

于 2020-07-24T16:17:53.913 回答