Jak łatwo utworzyć wykres reliefowy w r za pomocą ggplot2
Wykres uderzeniowy to rodzaj wykresu, który pokazuje ranking różnych grup w czasie zamiast wartości bezwzględnych, aby podkreślić kolejność grup, a nie wielkość zmian.
W tym samouczku wyjaśniono, jak łatwo utworzyć wykres wypukłości w języku R za pomocą ggplot2.
Przykład: tworzenie grafiki reliefowej
Aby utworzyć wykres uderzeń w R, musimy najpierw załadować dwa pakiety: dplyr i ggplot2 :
library(ggplot2) #for creating bump chart library(dplyr) #for manipulating data
Następnie utworzymy dane do pracy:
#set the seed to make this example reproducible
set.seed(10)
data <- data.frame(team = rep(LETTERS[1:5], each = 10),
random_num = runif(50),
day = rep(1:10, 5))
data <- data %>%
group_by(day) %>%
arrange(day, desc(random_num), team) %>%
mutate(rank = row_number()) %>%
A group()
head(data)
# team random_num day rank
#1 C 0.865 1 1
#2 B 0.652 1 2
#3 D 0.536 1 3
#4 A 0.507 1 4
#5 E 0.275 1 5
#6 C 0.615 2 1
Ta baza danych pokazuje po prostu „rankingi” pięciu różnych drużyn w okresie 10 dni.
Możemy użyć ggplot2 do stworzenia wykresu postępu w celu wizualizacji rankingu każdej drużyny każdego dnia w tym okresie:
ggplot(data, aes(x = day, y = rank, group = team)) + geom_line(aes(color = team, alpha = 1), size = 2) + geom_point(aes(color = team, alpha = 1), size = 4) + scale_y_reverse(breaks = 1:nrow(data))
Ten wykres uderzeniowy wyświetla dane w żądanym formacie, ale jest dość brzydki. Dzięki kilku zmianom estetycznym możemy uczynić ten obraz znacznie lepszym.
Stylizuj grafikę wypukłości
Aby poprawić wygląd wykresu, możemy skorzystać z motywu stworzonego przez Dominika Kocha :
my_theme <- function() {
# Colors
color.background = "white"
color.text = "#22211d"
# Begin construction of chart
theme_bw(base_size=15) +
# Format background colors
theme(panel.background = element_rect(fill=color.background,
color=color.background)) +
theme(plot.background = element_rect(fill=color.background,
color=color.background)) +
theme(panel.border = element_rect(color=color.background)) +
theme(strip.background = element_rect(fill=color.background,
color=color.background)) +
# Format the grid
theme(panel.grid.major.y = element_blank()) +
theme(panel.grid.minor.y = element_blank()) +
theme(axis.ticks = element_blank()) +
# Format the legend
theme(legend.position = "none") +
# Format title and axis labels
theme(plot.title = element_text(color=color.text, size=20, face = "bold")) +
theme(axis.title.x = element_text(size=14, color="black", face = "bold")) +
theme(axis.title.y = element_text(size=14, color="black", face = "bold",
vjust=1.25)) +
theme(axis.text.x = element_text(size=10, vjust=0.5, hjust=0.5,
color = color.text)) +
theme(axis.text.y = element_text(size=10, color = color.text)) +
theme(strip.text = element_text(face = "bold")) +
# Plot margins
theme(plot.margin = unit(c(0.35, 0.2, 0.3, 0.35), "cm"))
}
Ponownie utworzymy wykres uderzeniowy, ale tym razem usuniemy legendę, dodamy kilka etykiet wykresu i użyjemy motywu zdefiniowanego w powyższym kodzie:
ggplot(data, aes(x = as.factor(day), y = rank, group = team)) +
geom_line(aes(color = team, alpha = 1), size = 2) +
geom_point(aes(color = team, alpha = 1), size = 4) +
geom_point(color = "#FFFFFF", size = 1) +
scale_y_reverse(breaks = 1:nrow(data)) +
scale_x_discrete(breaks = 1:10) +
theme(legend.position = 'none') +
geom_text(data = data %>% filter(day == "1"),
aes(label = team, x = 0.5), hjust = .5,
fontface = "bold", color = "#888888", size = 4) +
geom_text(data = data %>% filter(day == "10"),
aes(label = team, x = 10.5), hjust = 0.5,
fontface = "bold", color = "#888888", size = 4) +
labs(x = 'Day', y = 'Rank', title = 'Team Ranking by Day') +
my_theme()
Możemy również łatwo podświetlić jeden z wierszy, dodając argument Scale_color_manual() . Na przykład w poniższym kodzie zaznaczamy linię Drużyny A fioletową, a wszystkie pozostałe linie szarą:
ggplot(data, aes(x = as.factor(day), y = rank, group = team)) +
geom_line(aes(color = team, alpha = 1), size = 2) +
geom_point(aes(color = team, alpha = 1), size = 4) +
geom_point(color = "#FFFFFF", size = 1) +
scale_y_reverse(breaks = 1:nrow(data)) +
scale_x_discrete(breaks = 1:10) +
theme(legend.position = 'none') +
geom_text(data = data %>% filter(day == "1"),
aes(label = team, x = 0.5), hjust = .5,
fontface = "bold", color = "#888888", size = 4) +
geom_text(data = data %>% filter(day == "10"),
aes(label = team, x = 10.5), hjust = 0.5,
fontface = "bold", color = "#888888", size = 4) +
labs(x = 'Day', y = 'Rank', title = 'Team Ranking by Day') +
my_theme() +
scale_color_manual(values = c('purple', 'grey', 'grey', 'grey', 'grey'))
Gdybyśmy chcieli, moglibyśmy również wyróżnić wiele linii:
ggplot(data, aes(x = as.factor(day), y = rank, group = team)) +
geom_line(aes(color = team, alpha = 1), size = 2) +
geom_point(aes(color = team, alpha = 1), size = 4) +
geom_point(color = "#FFFFFF", size = 1) +
scale_y_reverse(breaks = 1:nrow(data)) +
scale_x_discrete(breaks = 1:10) +
theme(legend.position = 'none') +
geom_text(data = data %>% filter(day == "1"),
aes(label = team, x = 0.5), hjust = .5,
fontface = "bold", color = "#888888", size = 4) +
geom_text(data = data %>% filter(day == "10"),
aes(label = team, x = 10.5), hjust = 0.5,
fontface = "bold", color = "#888888", size = 4) +
labs(x = 'Day', y = 'Rank', title = 'Team Ranking by Day') +
my_theme() +
scale_color_manual(values = c('purple', 'steelblue', 'grey', 'grey', 'grey'))