如何使用 gganimate 获得完整而不是部分的饼图

我在制作动画饼图时遇到问题gganimate and ggplot.

我每年都想吃普通的馅饼，但我的产量完全不同。

您可以使用以下代码查看示例mtcars:

library(ggplot2)
library(gganimate)


#Some Data

df<-aggregate(mtcars$mpg, list(mtcars$cyl,mtcars$carb), sum)
colnames(df)<-c("X","Y","Z")

bp<- ggplot(df, aes(x="", y=Z, fill=X, frame=Y))+
geom_bar(width = 1, stat = "identity") + coord_polar("y", start=0)

gganimate(pie, "output.gif")

这是输出：

当frame只有一个级别：

ggplot 代码创建一个堆叠条形图，其中的每一行都有一个部分df. With coord_polar这将成为一个饼图，数据框中的每一行都有一个楔形。然后当你使用gg_animate，每个帧仅包含对应于给定级别的楔块Y。这就是为什么您每次只能获得完整饼图的一部分。

相反，如果您想要每个级别的完整馅饼Y，那么一个选择是为每个级别创建一个单独的饼图Y然后将这些饼图组合成 GIF。这是一个包含一些虚假数据的示例，（我希望）与您的真实数据相似：

library(animation)

# Fake data
set.seed(40)
df = data.frame(Year = rep(2010:2015, 3), 
                disease = rep(c("Cardiovascular","Neoplasms","Others"), each=6),
                count=c(sapply(c(1,1.5,2), function(i) cumsum(c(1000*i, sample((-200*i):(200*i),5))))))

saveGIF({
  for (i in unique(df$Year)) {
    p = ggplot(df[df$Year==i,], aes(x="", y=count, fill=disease, frame=Year))+
      geom_bar(width = 1, stat = "identity") + 
      facet_grid(~Year) +
      coord_polar("y", start=0) 
    print(p)
  }
}, movie.name="test1.gif")

上面 GIF 中的饼图大小相同。但您也可以根据总和来更改饼图的大小count对于每个级别Year（代码改编自这个答案 https://stackoverflow.com/a/27771019/496488):

library(dplyr)

df = df %>% group_by(Year) %>% 
  mutate(cp1 = c(0, head(cumsum(count), -1)),
         cp2 = cumsum(count))

saveGIF({
  for (i in unique(df$Year)) {
    p = ggplot(df %>% filter(Year==i), aes(fill=disease)) +
      geom_rect(aes(xmin=0, xmax=max(cp2), ymin=cp1, ymax=cp2)) + 
      facet_grid(~Year) +
      coord_polar("y", start=0) +
      scale_x_continuous(limits=c(0,max(df$cp2)))
    print(p)
  }
}, movie.name="test2.gif")

如果我可以编辑一下，虽然动画很酷（但饼图不酷，所以也许动画一堆饼图只会雪上加霜），但使用简单的旧静态线图可能会更容易理解数据。例如：

ggplot(df, aes(x=Year, y=count, colour=disease)) +
  geom_line() + geom_point() +
  scale_y_continuous(limits=c(0, max(df$count)))

或者也许是这样的：

ggplot(df, aes(x=Year, y=count, colour=disease)) +
  geom_line() + geom_point(show.legend=FALSE) +
  geom_line(data=df %>% group_by(Year) %>% mutate(count=sum(count)), 
            aes(x=Year, y=count, colour="All"), lwd=1) +
  scale_y_continuous(limits=c(0, df %>% group_by(Year) %>% 
                                summarise(count=sum(count)) %>% max(.$count))) +
  scale_colour_manual(values=c("black", hcl(seq(15,275,length=4)[1:3],100,65)))