用R语言写生成帕累托图代码 r语言帕累托分布

在数据质量得到保证的前提下，通过绘制图表、计算某些统计量等手段对数据的分布特征和贡献度进行分析（帕累托分析），分布分析能够揭示数据的分布特征和分布类型，对于定量数据，可以做出频率分布表、绘制频率分布直方图显示分布特征；对于定性数据，可用饼图和条形图显示分布情况。帕累托分析在频率分布直方图的基础上，绘制累积频率，计算投入的效益。

下面的例子使用vcd包中的Arthritis数据集来做数据的分布分析和帕累托分析。

library(grid)
 library(vcd)
 head(Arthritis)

  ID Treatment  Sex Age Improved
1 57   Treated Male  27     Some
2 46   Treated Male  29     None
3 77   Treated Male  30     None
4 17   Treated Male  32   Marked
5 36   Treated Male  46   Marked
6 23   Treated Male  58   Marked

一，定量数据的分布分析

对于定量数据，做频率分布表，绘制频率分布直方图。选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时遇到的最主要问题，一般按照以下5个步骤来实现：

• 求值域（range）：值域 = 最大值 - 最小值
• 决定组距和组数：组距是每个区间的长度，组数 = 值域 /  组距
• 决定组限： 组限是指每个区间的端点，这一步是要确定每组的起点和终点
• 列出频率分布表
• 绘制频率分布直方图

在进行分组时，应遵循的主要原则有：

• 各组之间是互斥的
• 各组的组距相等

（1）制作频率分布表

按照年龄段来计算频数，每10年为一个年龄段，统计各个年龄段的人数。由于Arthritis数据集中并没有该分类变量，这就需要自定义区间，按照分组的间隔来制作频数分布表。

library(grid)
library(vcd)

labels <- c("< 30", "30 - 40", "40 - 50", "50 - 60", "60 - 70", ">= 70")
breaks <- c(1,30,40,50,60,70,100)
mytable <- cut(Arthritis$Age, breaks = breaks, labels = labels, right = TRUE )
df <- as.data.frame(table(Age=mytable))

df <- transform(df, cumFreq = cumsum(Freq), FreqRate = prop.table(Freq))
df <- transform(df, CumFreqRate= cumsum(FreqRate))
df <- transform(df,FreqRate=round(FreqRate * 100,2), CumFreqRate= round(CumFreqRate*100,2))

（2）绘制频率分布直方图

使用ggplot绘制频率分布直方图：

ggplot(data=df, mapping=aes(x=factor(Age),y=FreqRate,group=factor(Age))) +
  geom_bar(stat="identity")+
  labs(title='Age distribution',x='Age range',y='Freq Rate')+
  theme_classic()

二，定性数据的分布分析

对于定性变量，通常根据分类来分组，然后统计分组的频数或频率，可以采用饼图或条形图来描述定性数据的分布：

• 饼图的每一个扇形部分代表每一类型的百分比或频数，根据定性变量的类型把饼图分成几个部分，每一个部分的大小与每一个类型的频数成正比；
• 条形图的高度代表每一类型的百分比或频数，条形图的宽度没有意义。

按照Improved变量的频数来绘制饼图和条形图：

mytable <- with(Arthritis, table(Improved))
df <- as.data.frame(mytable)

1，绘制条形图

使用geom_bar绘制条形图：

ggplot(data=df,mapping = aes(x=Improved, y=Freq,fill=Improved)) +
  geom_bar(stat="identity")+
  scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
  labs(title='Improved Distribution', x='Improved',y='Freq')+
  geom_text(stat="identity",aes(y=Freq, label = Freq), size=4, position=position_stack(vjust = 0.5))+
  theme_classic()

2，绘制饼图

使用geom_bar()和 coord_polar() 函数来绘制饼图，通常情况下，饼图显示的是百分比，而直方图显示的某个分类的具体数值：

blank_theme <- theme_minimal()+
  theme(
    axis.title.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    panel.border = element_blank(),
    panel.grid=element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    plot.title=element_text(size=14, face="bold")
  )

ggplot(data=df, mapping=aes(x="Improved",y=Freq,fill=Improved))+
  geom_bar(stat="identity",width=0.5,position='stack',size=5)+
  coord_polar("y", start=0)+
  scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
  blank_theme +
  geom_text(stat="identity",aes(y=Freq, label = scales::percent(Freq/sum(Freq))), size=4, position=position_stack(vjust = 0.5))

三，帕累托分析

帕累托分析依据的原理是20/80定律，80%的效益常常来自于20%的投入，而其他80%的投入却只产生了20%的效益，这说明，同样的投入在不同的地方会产生不同的效益。

怕累托图的绘制过程是按照贡献度从高到低依次排列，并绘制累积贡献度曲线。当样本数量足够大时，贡献度通常会呈现20/80分布。

使用ggplot2绘制的帕累托图的脚本和图如下所示：

library(grid)
library(vcd)
library(ggplot2)
library(scales)

labels <- c("< 30", "30 - 40", "40 - 50", "50 - 60", "60 - 70", ">= 70")
breaks <- c(1,30,40,50,60,70,100)
mytable <- cut(Arthritis$Age, breaks = breaks, labels = labels, right = TRUE )
df <- as.data.frame(table(Age=mytable),stringsAsFactors=FALSE)
df <- transform(df, FreqRate = prop.table(Freq))

df <- df[order(df$Freq,decreasing =TRUE),]
rownames(df) <- seq(nrow(df))
df$Age <- factor(df$Age,levels=df$Age)
df$cumRate <- cumsum(df$FreqRate)
df$cumRateLable <- as.character(percent(df$cumRate))

df$cumRateLable[1] <- ""

ggplot(df, aes(x=Age,y=FreqRate,fill=Age)) +
  geom_bar(stat="identity",width = 0.7) +
  geom_text(stat='identity',aes(label=percent(FreqRate)),vjust=-0.5, color="black", size=3)+
  scale_y_continuous(name="cum Freq Rate",limits=c(0, 1.1),labels = function(x) paste0(x*100, "%"))+
  geom_point(aes(y=cumRate),show.legend=FALSE) +
  geom_text(stat="identity",aes(label=cumRateLable,y=cumRate), vjust=-0.5, size=3)+
  geom_path(aes(y=cumRate, group=1))