饼图

注记

Hiplot 网站

本页面为 Hiplot Pie 插件的源码版本教程，您也可以使用 Hiplot 网站实现无代码绘图，更多信息请查看以下链接:

https://hiplot.cn/basic/pie?lang=zh_cn

饼图是通过将一个圆形切分成多个切片以显示每一部分所占总体比例的统计图表。

环境配置

• 系统: Cross-platform (Linux/MacOS/Windows)

• 编程语言: R

• 依赖包: data.table; jsonlite; ggplot2; dplyr

# 安装包
if (!requireNamespace("data.table", quietly = TRUE)) {
  install.packages("data.table")
}
if (!requireNamespace("jsonlite", quietly = TRUE)) {
  install.packages("jsonlite")
}
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggplot2")
}
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) {
  install.packages("dplyr")
}

# 加载包
library(data.table)
library(jsonlite)
library(ggplot2)
library(dplyr)

sessioninfo::session_info("attached")

─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
 setting  value
 version  R version 4.5.2 (2025-10-31)
 os       Ubuntu 24.04.3 LTS
 system   x86_64, linux-gnu
 ui       X11
 language (EN)
 collate  C.UTF-8
 ctype    C.UTF-8
 tz       UTC
 date     2026-01-28
 pandoc   3.1.3 @ /usr/bin/ (via rmarkdown)
 quarto   1.8.27 @ /usr/local/bin/quarto

─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 package    * version date (UTC) lib source
 data.table * 1.18.0  2025-12-24 [1] RSPM
 dplyr      * 1.1.4   2023-11-17 [1] RSPM
 ggplot2    * 4.0.1   2025-11-14 [1] RSPM
 jsonlite   * 2.0.0   2025-03-27 [1] RSPM

 [1] /home/runner/work/_temp/Library
 [2] /opt/R/4.5.2/lib/R/site-library
 [3] /opt/R/4.5.2/lib/R/library
 * ── Packages attached to the search path.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

数据准备

载入数据为不同分组及其数据。

# 加载数据
data <- data.table::fread(jsonlite::read_json("https://hiplot.cn/ui/basic/pie/data.json")$exampleData$textarea[[1]])
data <- as.data.frame(data)

# 整理数据格式
colnames(data) <- c("Group", "Value")
data <- data %>%
  arrange(desc(Group)) %>%
  mutate(prop = Value / sum(data$Value) * 100) %>%
  mutate(ypos = Value / length(unique(Group)) +
           c(0, cumsum(Value)[-length(Value)]) + 5)

# 查看数据
head(data)

   Group Value     prop   ypos
1 Group4    43 38.73874  15.75
2 Group3    21 18.91892  53.25
3 Group2    34 30.63063  77.50
4 Group1    13 11.71171 106.25

可视化

# 饼图
p <- ggplot(data, aes(x = "", y = Value, fill = Group)) +
  geom_col(width = 1) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1, color = "white") +
  geom_text(aes(y = ypos, 
                label = sprintf("%s\n(n=%s, %s%%)", Group, Value,
                                round(Value / sum(data$Value) * 100, 2))), 
            color = "white", fontface = "bold") +
  coord_polar(theta = "y", start = 0, direction = -1) +
  guides(fill = guide_legend(title = "Group")) +
  scale_fill_discrete(
    breaks = data$Group,
    labels = paste(data$Group," (", round(data$Value / sum(data$Value) * 100, 2),
                   "%)", sep = "")) +
  scale_fill_manual(values = c("#00468BFF","#ED0000FF","#42B540FF","#0099B4FF")) +
  ggtitle("Pie Plot") + 
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.title.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    panel.border = element_blank(),
    panel.grid = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    plot.title = element_text(size = 14, face = "bold",
                              hjust = 0.5, vjust = -1),
    legend.position = "none"
  )
    
  
p

图 1: 饼图

在一个圆图中，每个切片的弧长（其中心角和中心角所对应区域的弧长）与所表示的数量成正比。该饼图展示了 1~4 组分别的样本数量及样本数量所对应的占比。一组样本数量 13，占比 11.71%，二组样本数量 34，占比 30.63%，三组样本数量 21，占比 18.92%，四组样本数量 43，占比38.74%。