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R语言数据可视化---交互式图表recharts包R语言

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[商业智能 所属分类 商业智能 | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

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可视化
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数据可视化

REmap包的github链接地址:https://github.com/taiyun/recharts

几个样例demo:http://xwj.565tech.com/jianshu/recharts/ring.html

http://xwj.565tech.com/jianshu/recharts/dashboard.html

http://xwj.565tech.com/jianshu/recharts/bubble.html


一.安装方式

if (!require(devtools)) library(devtools)

install_github("madlogos/recharts")


二.使用方法:

1.散点图/气泡图

echartr(iris, x=SepalWidth, y=PetalWidth)

多个维度:series控制

echartr(iris, x=SepalWidth, y=PetalWidth, series=Species)


气泡图:type:标签控制

echartr(iris, SepalWidth, PetalWidth,series = Species, weight=PetalLength, type='bubble')



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2.管道操作

echartr(iris, SepalWidth, PetalWidth, weight=PetalLength) %>%

setDataRange(calculable=TRUE, splitNumber=0, labels=c('Big','Small'),

color=c('red', 'yellow', 'green'), valueRange=c(0, 2.5))


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3.折线图

先改造下内置数据集:

aq <- airquality

aq$Date <- as.Date(paste('1973', aq$Month, aq$Day, sep='-'))

aq$Day <- as.character(aq$Day)

aq$Month <- factor(aq$Month, labels=c("May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep"))


echartr(aq, Date, Temp, type='line') %>%

setTitle('NY Temperature May - Sep 1973') %>% setSymbols('none')


含有分类属性:

echartr(aq, Day, Temp, Month, type='line') %>%

setTitle('NY Temperature May - Sep 1973, by Month') %>%

setSymbols('emptycircle')


带有时间轴(带有动态效果哦~~~):

echartr(aq, Day, Temp, t=Month, type='line') %>%

setTitle('NY Temperature May - Sep 1973, by Month') %>%

setSymbols('emptycircle')


也可画面积图:type属性控制

echartr(aq, Day, Temp, Month, type='area', subtype='stack') %>%

setTitle('NY Temperature May - Sep 1973, by Month') %>%

setSymbols('emptycircle')



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4.饼图

重构内置数据集

titanic <- data.table::melt(apply(Titanic, c(1,4), sum))

names(titanic) <- c('Class', 'Survived', 'Count')

knitr::kable(titanic)

画饼图,可以和漏斗图切换

echartr(titanic, Class, Count, type='pie') %>%

setTitle('Titanic: N by Cabin Class')


多个饼图:

echartr(titanic, Survived, Count, facet=Class, type='pie') %>%

setTitle('Titanic: Survival Outcome by Cabin Class')


环图:

echartr(titanic, Survived, Count, facet=Class, type='ring') %>%

setTitle('Titanic: Survival Outcome by Cabin Class')


信息图样环图:

ds <- data.frame(q=c('68% feel good', '29% feel bad', '3% have no feelings'),

a=c(68, 29, 3))

g <- echartr(ds, q, a, type='ring', subtype='info') %>%

setTheme('macarons', width=800, height=600) %>%

setTitle('How do you feel?','ring_info',

pos=c('center','center', 'horizontal'))

g


南丁格尔玫瑰图:

echartr(titanic, Class, Count, facet=Survived, type='rose', subtype='radius') %>%

setTitle('Titanic: Survival Outcome by Cabin Class')



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5.雷达图:

重构内置数据集

cars = mtcars[c('Merc 450SE','Merc 450SL','Merc 450SLC'),

c('mpg','disp','hp','qsec','wt','drat')]

cars$model <- rownames(cars)

cars <- data.table::melt(cars, id.vars='model')

names(cars) <- c('model', 'indicator', 'Parameter')

knitr::kable(cars)


单个雷达图

echartr(cars, indicator, Parameter, model, type='radar', sub='fill') %>%

setTitle('Merc 450SE vs 450SL vs 450SLC')


多个雷达图:

echartr(cars, indicator, Parameter, facet=model, type='radar') %>%

setTitle('Merc 450SE vs 450SL vs 450SLC')



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6.比较有趣的dashboard

构造一个数据集:

data = data.frame(x=rep(c('KR/min', 'Kph'), 2), y=c(3.3, 56, 9.5, 88),

z=c(rep('t1', 2), rep('t2', 2)))

knitr::kable(data)


echartr(data, x, y, type='gauge')

多个dashboard:

echartr(data, x, y, facet=x, type='gauge')

带时间轴:

echartr(data, x, y, facet=x, t=z, type='gauge')


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基本上常用的数据图表展示recharts都可以很方便和很酷炫的展示,作者只是挑选了几个比较常用的图表类型做了抛砖迎玉.

具体的细节各位可以去查看具体的文档:https://madlogos.github.io/recharts/index_cn.html#-en


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