我具有以下数据：我可以使R，使得图表 - 嵌入在饼图条形图
I II Total
A 15 25 40
B 5 45 50
C 15 5 20
R数据输入：
group <- c("A", "B", "C", "A", "B", "C")
subgroup <- c("I", "I", "I", "II", "II", "II")
yvar <- c(15, 5, 15, 25, 45, 5)
正如我想更好的方式来呈现它，我想到了饼图（最好是3D）和条形图（最好是3D）的结合。这是我的想法的粗略草图，条形图嵌入饼图中。如果您有任何其他创新想法来呈现此类数据，请告诉我。
来吧，放开馅饼吧！我建议你只选择馅饼专用解决方案 - 无论如何谁还需要条形图。只需获得plotrix包。这里是我将如何以饼图的形式显示6个数字的矩阵。
plot(1:5,type="n",main="Pie charts are evil",xlab="",ylab="",axes=FALSE)#empty plot
require(plotrix)
main_col <- c("#ff0000","#80ff00","#00ffff")#nice colors
main_pie <- floating.pie(3,3,c(40,50,20), col=main_col,radius=1)#your big pie
#here are your small pies with labels using plotrix functions
small_col <- c("black","white")
small_lab <- c("I","II")
A <- floating.pie(3.8,4.5,c(15,5), col=small_col,radius=0.2)
pie.labels(3.8,4.5,A,small_lab,border=F,radius=0.3,cex=0.8)
B <- floating.pie(1.7,2,c(15,25), col=small_col,radius=0.2)
pie.labels(1.7,2,B,small_lab,border=F,radius=0.3,cex=0.8)
C <- floating.pie(4.3,2,c(5,45), col=small_col,radius=0.2)
pie.labels(4.3,2,C,small_lab,border=F,radius=0.3,cex=0.8)
#and finally very useful legend
legend("right",legend=c("A","B","C"),col=main_col,bty="n",pch=15)
多吃馅饼总是好事！ :) – 2012-01-05 18:44:13
饼图不是邪恶的....一天一馅饼让医生远离！然而，每天两片馅饼可以让医生靠近...所以不要做太多！ – jon 2012-01-05 20:22:38
绝对！虽然有时甚至有一个苏格兰馅饼可以让你... – 2012-01-05 22:04:27
我不能推荐足够强烈，你读一些爱德华·塔夫特对图表文学和定量数据的显示。饼图接近将信息传递给用户的最糟糕的方式。在图表中使用“3-D”图像（例如条形图）被认为是最好的 - 它不会改善可读性或信息流。
所以，让我问：你想给你的读者什么信息（和什么结论）？你为什么要提交两次相同的信息？
请看我上面的评论，我把它放在那里，以便其他同类问题的人可以问我。事实上，如果你能提出更好的办法，就像我在问题中提到的那样。谢谢你的答案。 – SHRram 2012-01-05 12:54:30
我同意你在科学饼图或三维图表的基础上，但他们有很大的价值，当涉及到业务 - 外观fency！科学家不要让他们的捐赠者高兴吗？ – SHRram 2012-01-05 13:06:38
我的确同意部分在卡尔（和爱德华Tufte的愿景图）和Ram的论点。我曾经向我的老板呈现条形图，但我强制制作饼图。我认为R社区讨厌饼图，我看不到我认为卡尔在这里提出的更适合评论而不是回答，这可以阻止那些想要倾听并清楚地询问他人的人 – jon 2012-01-05 13:38:05
请给我建议，如果您有任何其他的创新理念来呈现这样的数据
我没有一个创新的想法，但我也有我觉得有什么更好的办法。
想想你的数据。它分为组（A，B，C），每个组也有一个子组（I，II）。因此，当您绘制数据时，您需要2个“视觉帮助”：其中一个显示主要组，另一个显示子组。
一个明智的方法是按照位置分开主要组，并按颜色指示子组。
所以，你可以重塑你的数据到数据帧（DF1），它看起来是这样的：
group subgroup yvar
1 A I 15
2 B I 5
3 C I 15
4 A II 25
5 B II 45
6 C II 5
然后用ggplot生成一个堆叠条形图：
library(ggplot)
ggplot(df1, aes(x = group, y = yvar, fill = subgroup)) + geom_bar()
结果：
注意ggplot计算哟总计ü。看看这个，看看你的3D条形图+饼图，问自己：一眼就能看出数据的关键特征是哪一种？
当我们告诉你时，请相信我和本次论坛上的数据可视化专家：重要的是清晰的表达，而不是“业务人员想要什么”。
科学地说，这是正确的答案。但是，如果老板想要一张饼图，那么老板想要一张饼图。美国科学家有时需要摆脱我们的高马。 – 2012-01-05 14:34:24
我希望老板想要的是良好的数据分析。有时你必须告诉人们他们并不真正想要他们想要的东西，因为你有更好的东西。如果这是一个“高马”，那么足够公平:) – neilfws 2012-01-05 14:37:24
我认为堆叠条形图比OP想要的好，但是，我并不喜欢堆叠条形图:)。上面的第二个（蓝色）类别没有共同的基线，因此很难看到该小组中的组之间的发展。 – 2012-01-05 14:40:52
你有没有想过使用python/matplotlib？同样自由和好，并且可以选择（a）饼图和（b）在其他图上叠加图，这些图可以做你想做的。
http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html
或者你可以做一个爆炸饼图来显示子类别：
http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/pie_demo.html
R没有任何饼图是无稽之谈。有多种方式来创建它们。 – 2012-01-05 14:39:19
糟糕我的坏处。编辑。 – 2012-01-05 14:49:08
漂亮的图书馆，感谢分享。 – 2012-01-05 15:01:47
我同意一些其他的应答者，一个饼图可能不是绘图本的最佳途径数据类型。我宁愿去为每个子类别划一条线。
“R创建饼图”铅的快速谷歌显示this link as the first hit。它显示了创建饼图的多种选项。类似的谷歌barcharts导致this link。
关于图的组合，我会单独创建图并使用绘图程序（如gimp或inkscape）将它们组合在一起。当你不想创建这种类型的地块几十次时，这是特别有效的。
我同意，使用单独的程序进行混搭确实会对您有好处。不是重现性的唯一原因。但它会花费你很大的努力，使你的情节不重叠，把你的标签放在正确的地方，等等。 – alexplanation 2012-01-05 17:36:33
我同意@alexplanation。手工操作需要一些时间，但在R中编程也需要一段时间... – 2012-01-05 18:44:56
如下卡尔答案的一部分，我一直在问我的动机这样做。我知道饼图不适合科学研究，但他们在商务会议中很受欢迎，我需要为商务会议准备这样的图表。此外，饼图可以演示组合（将整个部分分成类 - 这是我的意图）。条形图然后是每个班级内的子组合。 – SHRram 2012-01-05 12:52:48
我也不会推荐制作饼图，更不用说叠加了条形码的饼图。也就是说，我会采取的任何方法将覆盖与其他任何东西将导出为.svg文件，并将它们结合到我Inkscape（真棒免费SVG编辑器）令人愉快。 – 2012-01-07 07:58:55