饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。
下面会介绍两种在R中实现饼图的方法。
graphics包绘制饼图
library(RColorBrewer)library(dplyr)library(graphics)library(ggplot2)
init.angle可设定饼图的初始角度，labels可添加标签。颜色用了brewer.pal 函数，第一个参数为个数，第二个参数为名字，这里用的是BrBG，具体可help 一下。首先我们构造一个模拟数据，如下所示，并用dplyr包中的arrange()进行排序(默认从小到大)，faction表示数值所占比例，ymax进行累积占比，总值为1。
df <- data.frame(value = c(24.20,30.90,12.50,12.30,8.10,12.10),group = c('LVS','SJM','MCE','Galaxy','MGM','Wynn'))df <-arrange(df,value)
![3(Z3UBE5L]ADK%N}V7()JV6.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/91d3830401fc47bca353556eb37e899b.png "3(Z3UBE5L]ADK%N}V7()JV6.png")
这里做了两种类型的标签，下面两图就是根据不同标签绘制的。labs包含了百分比和名字，中间用\n来分行；lab则只包含百分位数。以下为两种不同标签的结果，为了区分，使用rewer.pal()函数将颜色进行变换。
labs <- paste0(df$group," \n(", round(df$value/sum(df$value)*100,2), "%)") #标签lab <- paste0(round(df$value/sum(df$value)*100,2), "%") #标签pie(df$value,labels=labs, init.angle=90,col = brewer.pal(nrow(df), "BrBG"), border="black")pie(df$value,labels=lab, init.angle=90,col = brewer.pal(nrow(df), "Blues"), border="black")
ggplot2 包绘制饼图
使用R中ggplot2包的geom_bar()函数绘制堆积柱形图，然后将直角坐标系转换成极坐标系，就可以显示为饼图，但还是需要使用geom_text()函数添加数据标签。注意的是：ymax，ymin也需要自己计算得到。
df$fraction = df$value / sum(df$value)df$ymax = cumsum(df$fraction)df$ymin = c(0, head(df$ymax, n = -1))ggplot(data = df, aes(fill = group, ymax = ymax, ymin = ymin, xmax = 4, xmin = 3)) +geom_rect(show.legend = F,alpha=0.8) +scale_fill_brewer(palette = 'Set3')+coord_polar(theta = "y") +labs(x = "", y = "", title = "",fill='地区') +theme_light() +theme(panel.grid=element_blank()) + ## 去掉白色外框theme(axis.text=element_blank()) + ## 把图旁边的标签去掉theme(axis.ticks=element_blank()) + ## 去掉左上角的坐标刻度线theme(panel.border=element_blank()) + ## 去掉最外层的正方形边框geom_text(aes(x = 3.5, y = ((ymin+ymax)/2),label = labs) ,size=3.6)
但是可以看到：由于缺乏饼图与数据标签之间的引导线，总感觉美观度不够，所以推荐使用graphics包的pie()函数绘制饼图。
