Scatterpie：如何在连接饼图的线上添加注释以标记饼图之间 y 值的百分比变化

Question

我有一个散点图 plot 饼图绘制在 x 和 y 轴上，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

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（在day_in_july = 13处）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 label 标记连接两个馅饼的线。

最终，我希望 plot 看起来像这样：

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。 这个想法是使用ggplot_build()访问 plot 底层的数据，然后计算两个连续值之间的百分比变化，然后用相应注释的行重建 plot。 但是，这个解决方案不适用于我的 scatterpie plot，因为ggplot_build输出的基础数据属于它自己的类型。

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 plot，这些来自ggplot_build()的数据对我来说没有意义，而且我不知道如何利用该技术将饼图之间的百分比变化添加到 plot 行。

Answer 1

这是我对 ggrepel package 的尝试。 我基本上创建了一个新的数据框，其中包含geom_label_repel()的必要信息。 我省略了我为创建foo所做的细节。 但我认为你可以阅读它。 我花了一些时间来找到 label 的最佳位置，这就是我现在可以为您做的。 如果您对 position 不满意，您必须自己玩。

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"))