一场用R语言打造的商务图表视觉盛宴
之前已经模仿了挺多网络上流行的高难度商务图表案例,自觉功力有所小成,就想着趁热打铁,把那些剩余的还没有被挖掘出来了的商务图表案例全部补全。
本篇给出不等宽柱形图案例以及MEKKO(也称市场细分矩阵)图案例全部四张图的R语言代码,作为ggplot商务图表进阶道路上的一个小小一步。
因素需要构造自定义标度,这里需要scale包的支持
library(ggplot2)
library(scales)
构造不等宽柱形图的案例数据(本案例模仿对象是刘万祥老师的《Excel图表之道》,感谢老师在业界的无私奉献精神,给我后备爱或者留下了如此丰富的图表案例资源,这里再次向老师致敬!)。
mydata<-data.frame(Name=paste0("项目",1:5),Scale=c(35,30,20,10,5),ARPU=c(56,37,63,57,59))
因为本篇 所构造的不等宽柱形图、MEKKO矩阵图等都是建立在四边形(或者呈为矩阵)的基础图形之上的,即物理的二维空间中,四个点坐标可以定位出一个四边形,利用R语言的向量化操作,就可以同时操纵n组长度为4的向量,来批量生成矩形块,这里的核心技巧只是在数据源中准确的生成每一组向量(也即每一个矩形块的水平轴起点、终点、垂直轴的起点、终点)。
在ggplot系统中,生成矩形的图层函数是geom_rect()函数,内置四个参数:
xmin\xmax\ymin\ymax
不等宽柱形图:
#构造矩形X轴的起点(最小点)
mydata$xmin<-0
for (i in 2:5){
mydata$xmin[i]<-sum(mydata$Scale[1:i-1])
}
#构造矩形X轴的终点(最大点)
for (i in 1:5){
mydata$xmax[i]<-sum(mydata$Scale[1:i])
}
#构造数据标签的横坐标:
for (i in 1:5){
mydata$label[i]<-sum(mydata$Scale[1:i])-mydata$Scale[i]/2
}
定义字体:
windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑"))
运行ggplot函数:
ggplot(mydata)+
geom_rect(aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=0,ymax=ARPU,fill=Name))+
scale_fill_manual(values=c("#54576B","#BD1F12","#E8BA11","#62962A","#9B56AF"))+
geom_text(aes(x=label,y=ARPU-3,label=ARPU),size=6,col="white",family="myFont")+
geom_text(aes(x=label,y=-2.5,label=Scale),size=4,col="black",family="myFont")+
geom_text(aes(x=label,y=-5.5,label=Name),size=4,col="black",family="myFont")+
annotate("text",x=16,y=70,label="不等宽柱形图",size=8,family="myFont")+
annotate("text",x=14,y=64,label="这是一幅很用心的图表",size=4,family="myFont")+
annotate("text",x=11,y=-9.8,label="Source:EasyCharts",size=4,family="myFont")+
ylim(-10,80)+
theme_nothing()
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
不等宽条形图:
该案例来自于本人小号数据小魔方,也曾在本平台转发过:
图表案例——全球创新国家1000强研发投入变动趋势
设置目录导入数据
mydata<-read.csv("barchart.csv",stringsAsFactors = FALSE)
names(mydata)[1:5]<-c("State","RD","Betw","Cumcost","class")
#构造矩形X轴的起点(最小点)
mydata$xmin<-0
for (i in 2:nrow(mydata)){
mydata$xmin[i]<-sum(mydata$RD[1:i-1])
}
#构造矩形X轴的终点(最大点)
for (i in 1:nrow(mydata)){
mydata$xmax[i]<-sum(mydata$RD[1:i])
}
#构造数据标签的横坐标:
for (i in 1:nrow(mydata)){
mydata$label[i]<-sum(mydata$RD[1:i])-mydata$RD[i]/2
}
mydata$class<-factor(mydata$class,levels=c("亚洲","欧洲","北美","其他地区")).
运行作图函数:
ggplot(mydata)+
geom_rect(aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=0,ymax=Betw,fill=class),col="white")+
coord_flip()+
scale_x_reverse()+
scale_y_continuous(limits=c(-.45,.7),breaks=seq(-.4,.7,.1),labels=percent_format(),position = "top")+
scale_fill_manual(values=c("#802428","#AB6661","#D1A6A1","#A89B94"))+
geom_text(aes(x=label,y=Betw/2,label=Betw),size=3,col="white",family="myFont")+
geom_text(aes(x=label,y=ifelse(Betw>0,Betw+.03,Betw-.033),label=mydata$RD),size=4,col="black",family="myFont")+
geom_text(aes(x=label,y=ifelse(Betw>0,-.07,.07),label=State),size=4,col="black",family="myFont")+
labs(title="不等宽柱形图",subtitle="这是一幅很用心的图表",caption="Source:EasyCharts",x="",y="")+
theme(
text=element_text(family="myFont"),
plot.title=element_text(size=18),
plot.subtitle=element_text(size=14),
plot.caption=element_text(size=10,hjust=0),
plot.background=element_blank(),
panel.background=element_blank(),
panel.grid=element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),
axis.ticks.y=element_blank(),
legend.position=c(0.9,0.2),
axis.line.x=element_line()
)
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
MEKKO(也称市场细分矩阵)
该图表同样来源于刘老师的图表宝典——《Excel图表之道》
Mekko<-read.csv("Mekko.csv",stringsAsFactors = FALSE)
Mekko$Class<-factor(Mekko$Class,order=T)
#构造矩形(Obama)X轴的起点(最小点)
Mekko$xmin<-0
for (i in 2:nrow(Mekko)){
Mekko$xmin[i]<-sum(Mekko$percent[1:i-1])
}
#构造矩形(Obama)X轴的终点(最大点)
for (i in 1:nrow(Mekko)){
Mekko$xmax[i]<-sum(Mekko$percent[1:i])
}
#构造数据标签的横坐标:
for (i in 1:nrow(Mekko)){
Mekko$label[i]<-sum(Mekko$percent[1:i])-Mekko$percent[i]/2
}
这里我不想重复映射两次geom_rect()图层函数,所以从新整理了数据源,一定要记得ggplot的作图体系中使用因子变量进行分类作图的思想,这里完全可以用一个类别标量赋给fill属性,避免代码冗余。
mynewdata1<-Mekko[,c(1,6,7)];mynewdata1$ymin<-0;mynewdata1$ymax<-Mekko$Obama;mynewdata1$Type<-"Obama"
mynewdata2<-Mekko[,c(1,6,7)];mynewdata2$ymin<-Mekko$Obama+Mekko$m;mynewdata2$ymax<-Mekko$Obama+Mekko$m+Mekko$McCain;mynewdata2$Type<-"McCain"
mynewdata<-rbind(mynewdata1,mynewdata2)
mynewdata$Type<-factor(mynewdata$Type,levels=c("Obama","McCain"),order=T)
运行作图函数:
ggplot(mynewdata)+
geom_rect(aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=ymin,ymax=ymax,fill=Type),col="white")+
scale_fill_manual(values=c("#004C7F","#B70023"))+
scale_x_continuous(breaks=Mekko$label,labels=Mekko$Class)+
geom_text(data=Mekko,aes(x=label,y=.25,label=percent(Obama)),size=3.5,col="white",family="myFont")+
geom_text(data=Mekko,aes(x=label,y=.8,label=percent(McCain)),size=3.5,col="white",family="myFont")+
labs(title="MEKKO-市场细分矩阵图",subtitle="这是一幅用心良苦的图表",caption="Source:EasyCharts",x="",y="")+
theme(
plot.margin=unit(c(2,0,0.5,0),"lines"),
panel.spacing=unit(c(0,0,0,0),"lines"),
axis.text.x=element_text(angle=90,size=10),
panel.background=element_blank(),
axis.ticks=element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),
legend.position=c(.78,1),
legend.direction="horizontal",
text=element_text(family="myFont"),
plot.title=element_text(size=18),
plot.subtitle=element_text(size=14),
plot.caption=element_text(size=10,hjust=0),
legend.title=element_blank()
)
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
ggplot(mynewdata)+
geom_rect(aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=ymin,ymax=ymax,fill=Type),col="white")+
coord_flip()+
scale_fill_manual(values=c("#004C7F","#B70023"))+
scale_x_continuous(breaks=Mekko$label,labels=Mekko$Class)+
geom_text(data=Mekko,aes(x=label,y=.25,label=percent(Obama)),size=3.5,col="white",family="myFont")+
geom_text(data=Mekko,aes(x=label,y=.8,label=percent(McCain)),size=3.5,col="white",family="myFont")+
labs(title="MEKKO-市场细分矩阵图",subtitle="这是一幅用心良苦的图表",caption="Source:EasyCharts",x="",y="")+
theme(
plot.margin=unit(c(0,0,0,0),"lines"),
panel.spacing=unit(c(0,0,0,0),"lines"),
axis.text.y=element_text(size=10),
panel.background=element_blank(),
axis.ticks=element_blank(),
axis.text.x=element_blank(),
legend.position=c(.78,1),
legend.direction="horizontal",
text=element_text(family="myFont"),
plot.title=element_text(size=18),
plot.subtitle=element_text(size=14),
plot.caption=element_text(size=10,hjust=0),
legend.title=element_blank()
)
因水平有限,代码写的比较糟糕,图表如有可改善的细节,还请的各位多多指点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30数据分析师在现代企业中扮演着关键角色,他们的工作内容不仅丰富多样,还对企业的决策和发展起着重要的作用。正如一个经验丰富的 ...
2024-12-29数据分析师的能力要求 在当今的数据主导时代,数据分析师的角色变得尤为重要。他们不仅需要具备深厚的技术背景,还需要拥有业务 ...
2024-12-29