recharts包

library(recharts)
echartr(iris,Sepal.Length,Sepal.Width)

recharts包_第1张图片

echartr(iris,Sepal.Length,Sepal.Width,series = Species)#分组

recharts包_第2张图片
可以把修改用%>%串联起来

echartr(iris,Sepal.Length,Sepal.Width,series = Species) %>%
  setSeries(symbolSize=9) %>%
  setSymbols(c("heart","arrow","diamond"))

recharts包_第3张图片

g <- echartr(iris,Sepal.Length,Sepal.Width,series = Species) %>%
  setSeries(symbolSize=9) %>%
  setSymbols(c("heart","arrow","diamond"))
g %>% addMarkpoint(series = unique(iris$Species),
                   data=data.frame(type="max",name="最大值"))#添加标识

recharts包_第4张图片
setTitle()

g %>% setTitle("标题",pos = 12)

recharts包_第5张图片
pos=1(r,t,h)右上水平 2(r,t,v)
3(r,c,v)右中水平 4(r,b,v)右地水平
5(r,b,h),6(c,b,h),7(l,b,h),8(l,b,v),9(l,c,v),10(l,t,v),11(l,t,h),12(c,t,h)
setLegend()
setTheme()

revenue <- read.csv("revenue.csv")
head(revenue)
revenue <- melt(revenue,id="游戏名称") #熔体函数

你需要告诉melt哪些变量是id变量,哪些是度量变量。如果您只提供一个id.vars和度量。vars, melt将假设数据集中的其余变量属于其他变量。如果两者都不提供,则melt将假定factor和character变量是id变量,其他所有变量都是度量的

colnames(revenue) <- c("游戏名称","时间段","收入")
b <- echartr(revenue,"游戏名称","收入","时间段")
b

recharts包_第6张图片

b %>% setTitle("游戏收入",pos = 12) %>%
  setLegend(pos=6)

recharts包_第7张图片
y轴标签未完全显示的问题处理

b %>% setGrid(x=150)

recharts包_第8张图片
setGrid家族有两种类型的功能:设置网格和重新定位小部件。关键是四个参数:x, y, x2, y2。点(x, y)是小部件/窗格的左上角,而点(x2, y2)是widgt/窗格的右下角。
recharts包_第9张图片
增加权重
权值表示图形元素的大小

echartr(revenue,"游戏名称","收入","时间段",weight="权重",type="hbar") %>%
  setTitle("游戏收入",pos = 12) %>%
  setLegend(pos=6) %>%
  setGrid(x=150)

龙卷风图

revenue_ts <- revenue
revenue_ts$收入[revenue_ts$时间段=='上周'] <- -revenue_ts$收入[revenue_ts$时间段=='上周']
g <- echartr(revenue_ts,'游戏名称','收入','时间段')
g
g %>% setGrid(x=150)

recharts包_第10张图片

g <- echartr(revenue_ts,'游戏名称','收入','时间段',subtype="stack") %>%
  setGrid(x=150)

recharts包_第11张图片

g %>% setYAxis(axisLine=list(onZero=TRUE))

recharts包_第12张图片

g %>% setYAxis(axisLine=list(onZero=TRUE)) %>%
  setXAxis(axisLabel=list(formatter=JS('function (value) {return Math.abs(value);}')))

recharts包_第13张图片

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