如何在R语言中针对单列数据绘制饼图

单列数据多为分类变量，绘制饼图前需要先统计每个类别的出现频次，再基于频次结果绘图，具体实现分为基础R和ggplot2两种常用方案：

基础R实现（无需额外安装包） #

• 第一步：构造/导入你的单列数据，以下为示例数据

# 示例：单列数据为100个用户的设备类型统计
single_col_data <- data.frame(
  device = sample(c("手机", "电脑", "平板", "智能手表"), size = 100, replace = TRUE, prob = c(0.5, 0.3, 0.12, 0.08))
)

• 第二步：用table()函数统计单列各分类的出现频次

freq <- table(single_col_data$device)

• 第三步：调用pie()函数绘制饼图，可自定义标签、颜色、标题

# 基础饼图
pie(x = freq, 
    labels = names(freq),
    main = "用户设备类型占比饼图",
    col = c("#FF9999", "#99CCFF", "#99FF99", "#FFCC99"))

# 带百分比标签的饼图
percent_label <- paste0(names(freq), " ", round(100*freq/sum(freq), 1), "%")
pie(x = freq,
    labels = percent_label,
    col = c("#FF9999", "#99CCFF", "#99FF99", "#FFCC99"))

ggplot2实现（更美观的可视化方案） #

• 第一步：加载包并将统计后的频次转为数据框格式

library(ggplot2)
freq_df <- as.data.frame(table(single_col_data$device))
colnames(freq_df) <- c("category", "count")

• 第二步：绘制饼图（ggplot2中饼图本质是极坐标转换后的堆叠条形图）

# 基础饼图
ggplot(freq_df, aes(x = "", y = count, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  labs(title = "用户设备类型占比饼图", fill = "设备类型") +
  theme_void() # 清除冗余的坐标轴、背景元素

# 带百分比标签的饼图
ggplot(freq_df, aes(x = "", y = count, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1, color = "white") +
  geom_text(aes(label = paste0(round(count/sum(count)*100,1), "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  labs(title = "用户设备类型占比饼图", fill = "设备类型") +
  theme_void()

补充提示 #

如果你的单列数据是连续数值类型，需要先使用cut()函数对数值做分箱处理，得到分类区间后再按上述步骤统计频次绘图即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Haris toor