使用ggplot2制作放射状玫瑰图本不是什么难事，仅需将普通单序列柱形图添加添加一个极坐标转化参数即可。
但是遇到比较小清新的案例，还是值得手动操作一下的。
本文图片案例来源于DT财经关于星巴克门店分布TOP20城市分布数据图，用色和呈现形式比较友好，所以就信手拿来作为案例分享给大家。
原图中并未给出任何实际数据（所以需要用眼睛估测了~—~）
library('rvest')
library('dplyr')
library('ggplot2')
library('grid')
library('showtext')
library('Cairo')
font.add('myfont','msyh.ttc')
找一份网上的最新统计数据
url<-'http://bbs./thread-2715502-1-1.html'
table<-read_html(url,encoding='gbk')%>%html_nodes('td.t_f>table')%>%html_table(header =TRUE,trim =TRUE,fill=TRUE)%>%as.data.frame()
城市数据
mydata<-data.frame(
label=c('上海','北京','杭州','广州','深圳','苏州','成都','天津','南京','武汉','宁波','重庆','西安','无锡','厦门','青岛','长沙','南通','常州','福州')
)
整理数据
mydata<-merge(mydata,table[,c('城市','门店数量')],by.x='label',by.y='城市',all.x=TRUE)
mydata[mydata$label=='常州','门店数量']=27
names(mydata)[2]<-'value'
mydata<-arrange(mydata,-value)%>%transform(id=1:20,class=c(1,6,rep(1:6,3)))
mydata$label<-as.character(mydata$label)
#标签拆成单字换行，竖排布局：
label<-strsplit(mydata$label,'')
for (i in 1:length(label)){
mydata$label_ff[[i]]<-paste0(label[[i]],collapse='\n')
}
mydata[1:2,'label_ff']<-c('上海','北京')
mydata[16:20,'label_ff']<-c('青岛','厦门','常州','福州','南通')
#计算标签的旋转角度：
mydata$angle=c(rev(9*(1:10-1) 4.5),-(9*(1:10-1) 4.5))
mydata$angle[16:20]<-rev(9*(1:5-1) 4.5)
图形可视化过程：
p<-ggplot(mydata)
geom_col(aes(x=id,y=value,fill=factor(class)))
geom_hline(yintercept =c(25,50,100,200,500),linetype=2,size=.25)
geom_text(aes(x=id,y=value 12,label=label_ff,angle=angle),family='myfont',size=3.5,lineheight=1) #坐标轴放大一倍占位：scale_x_continuous(limits=c(0,40),expand=c(0,0)) #Y延伸到负值突出圆心的空白scale_y_continuous(limits=c(-100,600))
scale_fill_manual(values=c('#00643E','#207A57','#3D8C6D','#59A284','#76B69B','#95CBB3'),guide=FALSE)
coord_polar(start=-14.245)
theme_void();p
图形输出：
setwd('E:/数据可视化/R/R语言学习笔记/数据可视化/ggplot2/优秀R语言案例')
CairoPNG(file='polar_rose.png',width=2400,height=1800)
showtext.begin()
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout=grid.layout(6,8)))
vplayout<-function(x,y){viewport(layout.pos.row =x,layout.pos.col=y)}
print(p,vp=vplayout(1:6,1:8))
showtext.end()
dev.off()
局部线条经过手工修饰！
以上就是整个制图过程，其中关于角度转换以及细节处理问题均省略掉了，如需了解可以 单独交流。
好了干货完了，下面是一波广告：
9月12日晚8~10点，本小编有一场关于ggplot2的微课，主要内容如下：
1、ggplot2图层语法的核心理念
2、ggplot函数与geom_xxx函数间的父子继承关系
3、美学映射参数写在ggplot函数内与写在geom_xxx内的差异
4、美学映射参数写在aes函数内部和写在aes函数外部的差异
5、颜色标度一共有几种类型和写法，在不同模块中是否能够共用
6、如何结合实际业务与引用场景进行颜色标度选择
7、多图层叠加时，如何解决颜色标度冲突的问题
8、分面函数的权限控制
9、主题框架与模块间的继承关系
10、主题函数更新与替换方案
11、图形输出与高清抗锯齿渲染
其实这些问题都是之前我学习过程中走过的弯路，随着练习的案例越来越多，这些问题一步步全都解决了，其实如果你能有心看完我的所有关于ggplot讲解部分，差不多这些问题也都能全部理解。
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