R语言数据可视化---交互式图表recharts包

作者简介Introduction

邬书豪：车联网数据挖掘工程师 ，人工智能爱好者社区负责人。

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往期回顾

R可视化分析链家网南京楼市数据

kaggle案例：数据科学社区调查报告（附学习视频）

kaggle案例：员工离职预测（附学习视频）

Kaggle案例~R可视化分析美国枪击案（附数据集和代码）

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')

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))

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')

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')

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')

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')

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

往期精彩内容整理合集：

2017年R语言发展报告（国内）

R语言中文社区历史文章整理（作者篇）

R语言中文社区历史文章整理（类型篇）

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