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
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20