<think>我们使用R语言中的ggplot2包来绘制饼图，并突出显示已婚部分。
步骤：
1. 数据处理：创建一个包含婚姻状况的数据框，计算已婚和未婚的比例。
2. 使用ggplot2绘制饼图：通过geom_bar转换成极坐标的方式绘制饼图。
3. 突出显示已婚部分：通过设置颜色和分离（例如使用explode效果）来突出显示已婚部分。
注意：在ggplot2中，饼图实际上是通过条形图（geom_bar）配合极坐标（coord_polar）来创建的。
我们将按照以下步骤进行：
- 创建数据框，包含婚姻状况和对应的计数（或比例）
- 计算百分比
- 使用geom_col绘制条形图，然后转换为极坐标
- 通过调整位置（使用position_stack）和分离（使用geom_text或直接调整）可能不太容易，但我们可以通过为已婚部分设置一个偏移量（例如使用position_fill）来实现分离？实际上，我们可以使用一个技巧：在数据框中为已婚部分设置一个分离距离，然后使用geom_bar中的position参数。
然而，ggplot2没有直接的explode参数。我们可以使用ggforce包中的geom_arc_bar来实现，但为了简化，我们使用一个常见的技巧：在饼图中，我们可以通过将已婚部分的起始角度和结束角度稍微偏移来实现分离效果？或者我们可以手动计算每个扇形的起始和结束位置，然后使用geom_rect绘制。
这里我们选择另一种简单方法：使用geom_bar并配合一个手动调整的“分离”列，然后使用position_stack来调整位置。但是，标准的做法是使用一个列来指定分离的距离，然后在计算位置时加上这个距离。
不过，在ggplot2中有一个更简单的方式：我们可以使用一个辅助列来调整饼图的位置。具体步骤如下：
1. 创建数据框，包含类别（已婚、未婚）和数量。
2. 计算比例。
3. 创建一个新列用于指定要分离的扇形的位移（已婚设置为0.1，未婚设置为0）。
4. 然后使用geom_bar(stat='identity')，并设置position='stack'，然后使用coord_polar。
5. 在geom_bar中，使用aes(y = 数量, x = 位移)？这样并不直接。
实际上，我们可以使用以下方法：先计算每个类别的数量，然后为每个类别添加一个位移因子（用于x轴的位置），然后使用geom_bar的width参数控制宽度，再转换为极坐标。但是这种方法比较复杂。
参考网上常见的做法：使用一个空白类别来制造分离效果。但这里我们采用另一种更直接的方式：使用geom_bar的position参数为position_stack，然后使用一个位移向量来调整其中一个扇形的位置。
但经过思考，我们可以使用以下技巧：在极坐标中，x轴的位置决定了饼图的半径，所以我们可以为已婚部分设置一个更大的半径（即y值增加一个常数），这样它就会突出。
具体步骤：
- 在数据框中添加一个列，用于指定半径的增量（已婚部分给一个增量，比如0.1，未婚部分为0）
- 然后我们绘制堆积条形图，其中每个条形的原始高度为1（这样每个扇形的大小由比例决定），然后再加上半径增量列（注意：这里需要调整，因为比例和增量单位不同）
实际上，我们可以这样：
- 首先，我们创建一个数据框，包含两个类别：已婚（Married）和未婚（Unmarried），以及它们的数量。
- 计算比例（百分比）。
- 添加一列“offset”，用于指定分离的距离，比如已婚部分设置为0.1（代表半径增加0.1），未婚部分为0。
- 然后，在绘图时，我们将比例作为条形的“高度”，同时将比例加上offset作为每个条形的起始位置？这样不行。
更清晰的方法：我们将比例作为条形的值，然后设置x为一个固定值（比如1），然后使用aes(ymin = offset, ymax = value + offset)来绘制矩形，然后转换为极坐标。但这样需要使用geom_rect。
这里我们采用一个更简单的包：plotrix，它有一个pie3D函数可以设置explode参数。
但是，为了坚持使用ggplot2，我们还是使用geom_bar的方法，并通过调整y值来制造突出效果。
具体思路：
- 我们创建一个数据框，其中包含两列：婚姻状况（status）和比例（prop）。
- 我们再添加一列：y_position，其中已婚部分设置为prop+0.1（这样会使半径变大），未婚部分为prop。但是注意，这样会导致比例失真，因为已婚部分半径变大，面积也会变大，所以不可取。
因此，我们改用另一种方法：在极坐标中，x轴的位置实际上代表不同的环，如果我们设置已婚部分在另一个环上（即x=2），未婚部分在x=1，然后设置环的宽度，就可以实现分离。
具体步骤如下：
- 创建数据框df，包含列：group（已婚和未婚）、value（比例）
- 添加一列：x，已婚部分设置为1.5，未婚部分设置为1（这样已婚部分就在外层环）
- 然后使用geom_bar，设置stat='identity'，aes(x=x, y=value, fill=group)，宽度设为0.5（环的宽度），然后coord_polar(theta='y')。
但是这样绘制出的饼图是两个环，我们需要的是同一个环上的两个扇形。
所以，我们回到最初的想法：使用explode效果，在plotrix包中可以很简单地实现。如果用户没有安装plotrix，需要先安装。
由于用户要求使用R语言，我们可以选择两种方式：
1. 使用base R的pie函数，并设置explode参数（需要plotrix包）
2. 使用ggplot2，通过计算每个扇形的起始和结束角度，并手动调整位置（比较麻烦）
这里我们提供两种方法：
方法一：使用plotrix包（简单直接）
安装plotrix包（如果未安装）：
install.packages("plotrix")
代码：
library(plotrix)
# 创建数据
status <- c("已婚", "未婚")
counts <- c(600, 400) # 假设已婚600人，未婚400人
# 设置突出显示已婚（第一个元素）
explode <- c(0.1, 0) # 已婚部分分离0.1
# 绘制3D饼图（也可以绘制2D，使用explode参数）
pie3D(counts, labels = status, explode = explode,
main = "人口婚姻状况比例", col = c("#FF6F61", "#88D8C0"))
# 或者使用普通饼图（但普通饼图没有explode参数，所以用pie3D绘制2D效果）
# 设置explode参数即可，pie3D默认是3D，但我们可以设置theta=0变成2D
pie3D(counts, labels = status, explode = explode, theta=0,
main = "人口婚姻状况比例", col = c("#FF6F61", "#88D8C0"))
方法二：使用ggplot2（需要自己计算位置）
步骤：
- 先计算比例
- 计算每个类别的起始和结束角度（累积比例乘以2π）
- 然后为已婚部分添加一个偏移量（比如将半径增加0.1），未婚部分不变
- 使用geom_arc_bar（来自ggforce包）绘制
这里我们使用方法一，因为简单直接。
但是，用户可能要求使用ggplot2，所以我们再提供ggplot2的方法。
使用ggplot2绘制突出显示的饼图（不分离，但通过颜色和边框等突出）：
- 我们可以通过为已婚部分设置一个较大的半径（即y值增加一个常数）来使其突出，但这样会改变扇形的大小（面积），所以我们不改变面积，只改变半径？不行，面积会变。
因此，我们采用另一种方式：在饼图外部添加一个指向已婚部分的注释，或者使用高亮颜色。
根据用户要求，主要是颜色区分和突出显示。我们可以通过：
- 为已婚部分使用醒目的颜色，未婚部分使用柔和的颜色
- 为已婚部分添加一个白色边框，使其更加突出
代码（ggplot2）：
library(ggplot2)
# 数据
df <- data.frame(
status = c("已婚", "未婚"),
count = c(600, 400)
)
# 计算比例
df$fraction <- df$count / sum(df$count)
df$ymax <- cumsum(df$fraction)
df$ymin <- c(0, head(df$ymax, n=-1))
df$labelPosition <- (df$ymax + df$ymin) / 2
df$label <- paste0(df$status, "\n", scales::percent(df$fraction))
# 设置颜色
colors <- c("已婚" = "#FF6F61", "未婚" = "#88D8C0")
# 绘制饼图
ggplot(df, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3, fill=status)) +
geom_rect() +
coord_polar(theta="y") +
xlim(c(2, 4)) + # 设置环形图范围，这里我们绘制标准饼图，所以xmin=2,xmax=4，内径设为2，外径设为4
scale_fill_manual(values = colors) +
theme_void() +
theme(legend.position = "none") +
geom_text(x=3.5, aes(y=labelPosition, label=label), color="white", size=5) +
# 突出显示已婚部分：这里我们通过添加一个白色边框，并调整已婚部分的边框大小
# 但是，geom_rect的边框可以使用color参数，但这样每个扇形都有边框，我们可以单独为已婚部分添加一个更大的边框？
# 我们可以再画一次已婚部分，稍微放大一点，然后设置颜色为白色，作为边框
# 因此，我们需要重新创建一个已婚部分的数据框，并放大（增加半径）
# 新建一个数据框，只包含已婚部分，并调整xmin和xmax（即增加半径）
geom_rect(data = df[df$status=="已婚", ],
aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4.1, xmin=3),
fill=NA, color="white", size=1.5)
这个方法有点复杂，而且已婚部分会稍微变大（因为半径增大，但角度相同，所以面积增加）。如果我们不想改变面积，那么就需要同时调整半径和角度，但这样很麻烦。
因此，我们推荐使用plotrix包，或者接受在ggplot2中只通过颜色和加粗边框来突出已婚部分（不分离）。
考虑到用户要求“突出显示已婚比例”，我们可以通过颜色和分离两种方式，但分离效果在ggplot2中实现较复杂。
我们决定提供两种方法供选择。
方法一（使用plotrix包）代码：
</think>以下是在R语言中绘制人口婚姻状况比例饼图并突出显示已婚比例的完整解决方案：
### R语言绘制婚姻状况饼图代码
```r
# 加载必要包
library(ggplot2)
library(dplyr)
# 创建模拟数据（替换为您的实际数据）
marital_data <- data.frame(
status = c("已婚", "未婚", "离异", "丧偶"),
count = c(650, 320, 20, 10)
) %>%
mutate(percentage = count / sum(count) * 100)
# 创建突出显示效果数据列
marital_data$highlight <- ifelse(marital_data$status == "已婚", "highlight", "normal")
# 设置颜色方案（已婚用醒目颜色）
colors <- c("已婚" = "#E41A1C", "未婚" = "#377EB8", "离异" = "#4DAF4A", "丧偶" = "#984EA3")
highlight_colors <- c("highlight" = "#E41A1C", "normal" = "gray85")
# 绘制饼图
ggplot(marital_data, aes(x = "", y = count, fill = status)) +
geom_bar(width = 1, stat = "identity", color = "white",
aes(alpha = highlight, size = highlight)) +
coord_polar("y", start = 0) +
scale_fill_manual(values = colors) +
scale_alpha_manual(values = c("highlight" = 1, "normal" = 0.7)) +
scale_size_manual(values = c("highlight" = 1.5, "normal" = 0.8)) +
geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 6, fontface = "bold") +
theme_void() +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = "bold"),
legend.position = "right",
legend.title = element_blank()
) +
guides(alpha = "none", size = "none") + # 隐藏辅助图例
labs(title = "人口婚姻状况比例分布")
# 可选：添加已婚比例标注
married_percent <- marital_data %>%
filter(status == "已婚") %>%
pull(percentage) %>%
round(1)
cat(paste0("当前人口已婚比例为: ", married_percent, "%"))
```
### 关键实现说明
1. **数据准备**：
- 创建包含婚姻状况和对应人数的数据框
- 计算各状态的百分比：$百分比 = \frac{类别计数}{总计数} \times 100\%$
- 添加辅助列`highlight`标识突出显示部分
2. **视觉突出效果**：
- **颜色对比**：已婚使用醒目的红色(`#E41A1C`)，未婚使用蓝色，其他状态区分
- **边框强化**：已婚部分边框加粗(1.5倍)
- **透明度调整**：非重点区域降低透明度
- **百分比标签**：使用加粗白色字体确保可读性
3. **图表优化**：
- 极坐标转换创建饼图
- 隐藏不必要的坐标轴和网格线
- 居中显示标题
- 添加图例说明
### 预期效果
生成的饼图将清晰展示：
1. 已婚人群比例（使用醒目红色并加粗边框）
2. 其他婚姻状态使用柔和颜色区分
3. 精确的百分比标签（所有标签均为白色加粗）
4. 完整的图例说明
### 婚姻状况分析意义
婚姻状况能反映用户的生活阶段和消费特征，已婚用户更关注家庭、子女教育和房产方面的产品服务，未婚用户则倾向个人成长和娱乐消费[^1]。通过可视化分析，企业可针对不同群体制定精准营销策略。上述分析显示当前人口已婚比例为$$ \frac{650}{650+320+20+10} \times 100\% = 65\% $$
本文介绍如何在R语言中使用ggplot2包创建不同颜色的高亮条形图。通过示例数据集展示如何根据销售额设置各城市条形颜色，并详细解释了代码实现过程。
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