JTBC 뉴스룸에서 김영란법 국회 통과에 관련하여 여론조사한 결과라고 보여 준 자료는 더 이상 남아 있지 않으나 트위터에 왼쪽과 같은 내용으로 살아 있다. 어딘가 이상하다. 이 도표의 문제점을 여러 네티즌들이 지적하였더니 방송본에는 오른쪽과 같은 스크린캡처가 남아 있다.
include_graphics(c("../pics/JTBC_20150303.png", "../pics/JTBC_20150303v2.png"))
이 도표를 제대로 그려보자.
Base R의 pie()함수를 활용한다. 도표 안의 텍스트 라벨
좌표는 극좌표 변환식 \(x = r \cos(\theta),\; y
= r \sin(\theta)\)를 이용한다.
각 텍스트 라벨의 좌표를 계산하려면 64.0의 각도가 0으로 세팅되어 있음에 유의하고, 극좌표의 각도를 계산하기 위하여 시계 반대 방향으로 90도가 25%에 해당한다는 점에 착안한다. 텍스트 라벨 7.3이 새겨져 있는 각도가 28.7%와 7.3%의 가운데이므로 (25% + 28.7%)와 (25% + 28.7% + 7.3%)의 가운데이고 이를 각도로 표현하면 \(\frac{(25 + 28.7) + (25 + 28.7 + 7.3)}{2}\times\frac{1}{100}\times2\pi\)이 된다. 같은 방식으로 텍스트 라벨 28.7이 새겨진 위치의 각도는 25%와 (25% + 28.7%)의 가운데인 \(\frac{25 + (25 + 28.7)}{2}\times\frac{1}{100}\times2\pi\) 이 된다.
또는 텍스트 라벨 7.3의 위치를 25% + 27.8% 에서 7.3%의 반을 더한 것으로 이해하여도 된다. 이 때의 식은 \((25 + 28.7 + 7.3/2)\times\frac{1}{100}\times2\pi\)으로 표현할 수 있다. 텍스트 라벨 28.7의 위치는 25%에서 28.7%의 반을 더한 위치, \((25 + 28.7/2)\times\frac{1}{100}\times2\pi\)이 된다.
poll <- c(64.0, 7.3, 28.7)
names(poll) <- c("잘했다", "잘못했다", "모르겠다")
#> 도표 안 레이블의 좌표 계산. 각도를 어떻게 계산하는지 유의할 것
pos <- cumsum(poll) - poll / 2
x_text <- 0.75 * cos(pi / 2 - (2 * pi) * pos / 100)
y_text <- 0.75 * sin(pi / 2 - (2 * pi) * pos / 100)
x_text0 <- x_text #> 범례 박스 위치용 (파이 바깥쪽))
y_text0 <- y_text #> 파이 안쪽 숫자 라벨 위치 (64% 라벨은 수동조정)
x_text[1] <- 0.75
y_text[1] <- 0
kable(t(as.matrix(poll)), caption = "김영란법 국회 통과")
| 잘했다 | 잘못했다 | 모르겠다 |
|---|---|---|
| 64 | 7.3 | 28.7 |
pie()suppressMessages({
par(family = "nanum")
pie(poll,
labels = "",
radius = 1,
clockwise = TRUE,
init.angle = 90,
cex = 1.5,
col = c("blue", "red", "grey"))
par(new = TRUE)
pie(1,
labels = "",
radius = 0.5,
border = NA,
col = "white")
text(x = 0, y = 0,
labels = "%",
cex = 1.5)
text(x = x_text, y = y_text,
labels = format(poll, nsmall = 1),
col = "white",
cex = 1.5)
legend_r <- 2.1 # 범례를 파이 중심에서 얼마나 멀리 놓을지
box_w <- 0.6 # 범례 박스 가로 반폭
box_h <- 0.1 # 범례 박스 세로 반폭
rect(legend_r * x_text0 - box_w, legend_r * y_text0 - box_h,
legend_r * x_text0 + box_w, legend_r * y_text0 + box_h,
col = c("blue", "red", "grey"),
border = "black")
text(x = legend_r * x_text0, y = legend_r * y_text0,
labels = names(poll),
col = "white",
cex = 1.5)
title(main = "김영란법\n국회 통과", cex.main = 2, font.main = 2)
box(which = "figure", lwd = 3)
dev.copy(png, here("pics", "jtbc150303.png"), width = 480, height = 480)
invisible(dev.off())
})
coord_polar()library(ggplot2)
pos2 <- pos
pos2[1] <- 25 # 원본 방송 화면처럼 64.0 라벨을 3시 방향(y = 25%)에 배치
poll_tbl <- data.frame(key = names(poll),
value = poll,
row.names = NULL)
ggplot(data = poll_tbl,
mapping = aes(x = 2, y = value, fill = key)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(y = pos2, label = format(poll, nsmall = 1)),
size = 5,
colour = "white") +
geom_label(aes(x = 3.0, y = pos, label = key),
colour = "white") +
xlim(0.5, 3.5) +
annotate("text", x = 0.5, y = 0, label = "%", size = 6) +
labs(title = "김영란법\n국회통과", x = NULL, y = NULL) +
scale_fill_manual(values = c("gray", "red", "blue")) +
guides(fill = "none") +
theme_void(base_family = "nanum") +
theme(legend.text = element_text(),
plot.background = element_rect(colour = "black", fill = NA, linewidth = 1),
plot.title = element_text(face = "bold",
size = 20,
vjust = -10,
hjust = 0.5)) +
coord_polar(theta = "y")
Comments
Cheating Charts 를 학습하고 느낀 점을 간단히 기술합니다.