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利用R语言进行交互数据可视化

本文是本人受统计之都邀请写的一篇关于数据可视化的文章，感兴趣的同学可以上统计之都去查看。

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http://cos.name/2016/06/using-r-for-interactive-data-visualization/

上周在中国R语言大会北京会场上，给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化。现场同学对这块内容颇有兴趣，故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享。

rCharts包

说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。

rCharts包的安装

require(devtools)
install_github('rCharts', 'ramnathv')

rCharts函数就像lattice函数一样，通过formula、data指定数据源和绘图方式，并通过type指定图表类型。

下面通过例子来了解下其工作原理。我们以鸢尾花数据集为例，首先通过name函数对列名进行重新赋值（去掉单词间的点），然后利用rPlot函数绘制散点图(type=”point”)，并利用颜色进行分组（color=”Species”）。

library(rCharts)
names(iris) = gsub("\\.", "", names(iris))
p1 <- rPlot(SepalLength ~ SepalWidth | Species, data = iris, color = 'Species', type = 'point')
p1

利用R语言进行交互数据可视化

rCharts支持多个javascript图表库,每个都有自己的长处。每一个图表库有多个定制选项,其中大部分rCharts都支持。

NVD3 是一个旨在建立可复用的图表和组件的 d3.js 项目——它提供了同样强大的功能，但更容易使用。它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。在rCharts包中提供了nPlot函数来实现。

下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。我们按照眼睛的颜色进行分组(group=”eye”),对头发颜色人数绘制柱状图，并将类型设置为柱状图组合方式(type=”multiBarChart”)，这样可以实现分组和叠加效果。

library(rCharts)
hair_eye_male <- subset(as.data.frame(HairEyeColor), Sex == "Male")
hair_eye_male[,1] <- paste0("Hair",hair_eye_male[,1])
hair_eye_male[,2] <- paste0("Eye",hair_eye_male[,2])
n1 <- nPlot(Freq ~ Hair, group = "Eye", data = hair_eye_male,
type = "multiBarChart")
n1

 

利用R语言进行交互数据可视化可以通过图形右上角选择需要查看或隐藏的类别（默认是全部类别显示的），也能通过左上角选择柱子是按照分组还是叠加的方式进行摆放（默认是分组方式）。如果选择Stacked，就会绘制叠加柱状图。

 

利用R语言进行交互数据可视化

Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库，支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼状图、散布图等。在rCharts包中提供了hPlot函数来实现。

以MASS包中的学生调查数据集survery为例，说明hPlot绘图的基本原理。我们绘制学生身高和每分钟脉搏跳动次数的气泡图，以年龄变量作为调整气泡大小的变量。

library(rCharts)
a <- hPlot(Pulse ~ Height, data = MASS::survey, type = "bubble",
title = "Zoom demo", subtitle = "bubble chart",
size = "Age", group = "Exer")
a$colors('rgba(223, 83, 83, .5)', 'rgba(119, 152, 191, .5)',
'rgba(60, 179, 113, .5)')
a$chart(zoomType = "xy")
a$exporting(enabled = T)
a

 

利用R语言进行交互数据可视化

rCharts包可以画出更多漂亮的交互图， http://ramnathv.github.io/rCharts/和https://github.com/ramnathv/rCharts/tree/master/demo有更多的例子可供大家学习。

recharts包

学习完rCharts包，可能有读者会问，我们有没有国人开发的包实现相似的效果呢？这边给大家推荐一个同样功能强大的recharts包。

本包来源于百度开发的国内顶尖水平的开源d3-js可视项目Echarts(Github Repo)。Yang Zhou和Taiyun Wei基于该工具开发了recharts包，经Yihui Xie修改后，可通过htmlwidgets传递js参数，大大简化了开发难度。但此包开发仍未完成。为了赶紧上手用，基于该包做了一个函数echartR（下载至本地，以后通过source命令加载），用于制作基础Echart交互图。需要R版本>=3.2.0.

安装方式如下：

library(devtools)
install_github('yihui/recharts')

安装完后，需要在https://github.com/madlogos/recharts/blob/master/R/echartR.R将echartR.R脚本下载到本地。

假如想对鸢尾花数据集绘制散点图，可以执行如下代码：

source("~echartR.R")
names(iris) = gsub("\\.", "", names(iris))
echartR(data=iris,x=~SepalLength,y=~PetalWidth,series = ~Species,
type = 'scatter')

 

利用R语言进行交互数据可视化

绘制柱状图：

hair_eye_male <- subset(as.data.frame(HairEyeColor), Sex == "Male")
hair_eye_male[,1] <- paste0("Hair",hair_eye_male[,1])
hair_eye_male[,2] <- paste0("Eye",hair_eye_male[,2])
echartR(data = hair_eye_male, x = Hair, y = ~Freq,  series = ~Eye,
type = 'bar', palette='fivethirtyeight',
xlab = 'Hair', ylab = 'Freq')

 

利用R语言进行交互数据可视化

玫瑰图：

dtcars <- mtcars
dtcars$car <- row.names(dtcars)
dtcars$transmission <- as.factor(dtcars$am)
levels(dtcars$transmission) <- c("Automatic","Manual")
dtcars$cylinder <- as.factor(dtcars$cyl)
dtcars$carburetor <-as.factor(dtcars$carb)
echartR(dtcars, x = ~cylinder,  y = ~car, type='rose',
palette='colorblind', title='Number of Cylinders',
subtitle = '(source: mtcars)')

 

利用R语言进行交互数据可视化

雷达图：

player <- data.frame(name=c(rep("Philipp Lahm",8),rep("Dani Alves",8)),
para=rep(c("Passing%","Key passing","Comp crosses",
"Crossing%","Successful dribbles",
"Dispossessed","Dribbled past","Fouls"),2),
value=c(89.67, 1.51, 0.97, 24.32, 0.83, 0.86, 1.15, 0.47,
86.62, 2.11, 0.99, 20.78, 1.58, 1.64, 0.9, 1.71))
echartR(player, x= ~para, y= ~value, series= ~name, type='radarfill',
symbolList='none', palette=c('firebrick1','dodgerblue'),
title='Lahm vs Alves', subtitle= '(by @mixedknuts)')

 

利用R语言进行交互数据可视化

plotly包

接下来要给大家介绍的是另一个功能强大的plotly包。它是一个基于浏览器的交互式图表库，它建立在开源的JavaScript图表库plotly.js之上。

有两种安装方式：

install.packages("plotly")

或者

devtools::install_github("ropensci/plotly")

plotly包利用函数plot_ly函数绘制交互图。

如果相对鸢尾花数据集绘制散点图，需要将mode参数设置为”markers”。

library(plotly)
p <- plot_ly(iris, x = Petal.Length, y = Petal.Width,
color = Species, colors = "Set1", mode = "markers")
p

 

利用R语言进行交互数据可视化

如果想绘制交互箱线图，需要将type参数设置为box。

library(plotly)
plot_ly(midwest, x = percollege, color = state, type = "box")

利用R语言进行交互数据可视化

如果你已熟悉ggplot2的绘图系统，也可以针对ggplot2绘制的对象p，利用ggplotly函数实现交互效果。例如我们想对ggplot绘制的密度图实现交互效果，执行以下代码即可。

library(plotly)
p <- ggplot(data=lattice::singer,aes(x=height,fill=voice.part))+
geom_density()+
facet_grid(voice.part~.)
(gg <- ggplotly(p))

 

利用R语言进行交互数据可视化

其他

此外还有很多好玩有用的交互包。例如专门用来画交互时序图的dygraphs包，可通过install.packages(“dygraphs”)安装。

library(dygraphs)
lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)
dygraph(lungDeaths) %>%
dySeries("mdeaths", label = "Male") %>%
dySeries("fdeaths", label = "Female") %>%
dyOptions(stackedGraph = TRUE) %>%
dyRangeSelector(height = 20)

 

利用R语言进行交互数据可视化

DT包实现R数据对象可以在HTML页面中实现过滤、分页、排序以及其他许多功能。通过install.packages(“DT”)安装。

以鸢尾花数据集iris为例，执行以下代码：

library(DT)
datatable(iris)

networkD3包可实现D3 JavaScript的网络图，通过install.packages(“networkD3”)安装。

下面是绘制一个力导向的网络图的例子。

# 加载数据
data(MisLinks)
data(MisNodes)

# 画图
forceNetwork(Links = MisLinks, Nodes = MisNodes,
Source = "source", Target = "target",
Value = "value", NodeID = "name",
Group = "group", opacity = 0.8)

利用R语言进行交互数据可视化我们可以通过d3treeR包绘制交互treemap图，利用

devtools::install_github("timelyportfolio/d3treeR")

完成d3treeR包安装。

library(treemap)
library(d3treeR)
data("GNI2014")
tm <-  treemap(
GNI2014,
index=c("continent", "iso3"),
vSize="population",
vColor="GNI",
type="value"
)
d3tree( tm,rootname = "World" )

 

利用R语言进行交互数据可视化

今天主要是介绍了几个R常用的交互包。在R的环境中，动态交互图形的优势在于能和knitr、shiny等框架整合在一起，能迅速建立一套可视化原型系统。希望以后再跟各位分享这部分的内容。


标题名称：利用R语言进行交互数据可视化
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