Създаваме анимирани хистограми с помощта на R

Анимираните диаграми, които могат да бъдат вградени директно в публикация на всеки сайт, стават все по-популярни. Те показват динамиката на измененията на всякакви характеристики за определено време и го правят наглядно. Нека видим как да ги създадем с помощта на R и универсални пакети.

Skillbox препоръчва: Практически курс „Python разработчик от нулата“.

Напомняме: за всички читатели на "Хабра" — отстъпка от 10 000 рубли при записване на всякакъв курс на Skillbox с промокод "Хабр".

Пакети

Нуждаем се от пакети в R:

• ggplot2
• gganimate

Тези два са крайно необходими. Освен това, ще са нужни tidyverse, janitor и scales за управление на данните, почистване на масива и форматиране съответно.

Данни

Оригиналният набор от данни, който ще използваме в този проект, се зарежда от сайта на Световната банка. Ето ги — WorldBank Data. Същите данни, ако ви трябват в готов вид, могат да бъдат изтеглени от папка проекта.

Каква информация е това? Извадката съдържа стойността на БВП на повечето страни за няколко години (от 2000 до 2017 години).

Обработка на данните

Ще използваме кода, предоставен по-долу, за подготовка на необходимия формат на данните. Почистваме имената на колоните, преобразуваме числата в числов формат и конвертираме данните с помощта на функция gather(). Всичко получено, запазваме в gdp_tidy.csv за бъдеща употреба.

библиотека(tidyverse)
библиотека(janitor)

gdp <- read_csv("./data/GDP_Data.csv")

#select required columns

gdp % select(3:15)

#filter only country rows

gdp <- gdp[1:217,]

gdp_tidy %
mutate_at(vars(contains("YR")), as.numeric) %>%
gather(year, value, 3:13) %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(year = as.numeric(stringr::str_sub(year, 1, 4)))

write_csv(gdp_tidy, "./data/gdp_tidy.csv")

Анимирани диаграми

Създаването им изисква два етапа:

• Построяване на пълен набор от актуални диаграми с използване на ggplot2.
• Анимиране на статичните диаграми с желаните параметри с помощта на gganimate.

Финалната стъпка — рендериране на анимацията в желания формат, включително GIF или MP4.

Зареждане на библиотеките

• библиотека(tidyverse)
• library(gganimate)

Управление данните

В тази стъпка трябва да филтрираме данните, за да получим топ-10 страни за всяка година. Нека добавим няколко колони, които ще позволят да се показва легенда за диаграмата.

gdp_tidy <- read_csv("./data/gdp_tidy.csv")

gdp_formatted %
group_by(year) %>%
# The * 1 makes it possible to have non-integer ranks while sliding
mutate(rank = rank(-value),
Value_rel = value/value[rank==1],
Value_lbl = paste0(" ", round(value/1e9))) %>%
group_by(country_name) %>%
filter(rank %
ungroup()

Построяване на статични диаграми

Сега, когато имаме пакет данни в желания формат, започваме рисуването на статични диаграми. Основната информация — топ-10 страни с максимален БВП за избрания времеви интервал. Графиките се строят за всяка година.

staticplot = ggplot(gdp_formatted, aes(rank, group = country_name,
fill = as.factor(country_name), color = as.factor(country_name))) +
geom_tile(aes(y = value / 2,
height = value,
width = 0.9), alpha = 0.8, color = NA) +
geom_text(aes(y = 0, label = paste(country_name, " ")), vjust = 0.2, hjust = 1) +
geom_text(aes(y=value, label = Value_lbl, hjust=0)) +
coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
scale_x_reverse() +
guides(color = FALSE, fill = FALSE) +
theme(axis.line=element_blank(),
axis.text.x=element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),
axis.ticks=element_blank(),
axis.title.x=element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),
legend.position="none",
panel.background=element_blank(),
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_blank(),
panel.grid.minor=element_blank(),
panel.grid.major.x = element_line(size=.1, color="grey"),
panel.grid.minor.x = element_line(size=.1, color="grey"),
plot.title=element_text(size=25, hjust=0.5, face="bold", colour="grey", vjust=-1),
plot.subtitle=element_text(size=18, hjust=0.5, face="italic", color="grey"),
plot.caption=element_text(size=8, hjust=0.5, face="italic", color="grey"),
plot.background=element_blank(),
plot.margin=margin(2,2, 2, 4, "cm"))

Създаването на графики с ggplot2 е доста лесно. Както можете да видите в кода по-горе, има няколко ключови елемента във функцията theme(). Те са необходими, за да се анимират всички елементи без проблеми. Някои от тях могат да не се показват при необходимост. Например: рисуват се само вертикалните линии на мрежата и легендите, а заглавията на осите и още няколко компонента се премахват от учаскта.

Анимация

Ключовата функция тук е transition_states(), която свързва отделни статични графики. view_follow() се използва за рисуване на линиите на мрежата.

anim = staticplot + transition_states(year, transition_length = 4, state_length = 1) +
view_follow(fixed_x = TRUE) +
labs(title = 'БВП на година : {closest_state}',
subtitle = "Топ 10 страни",
caption = "БВП в милиарди USD | Източник на данни: Световна банка")

Рендеринг

След като анимацията бъде създадена и запазена в обекта anim, идва време да я визуализираме с функцията animate(). Рендерерът, използван в animate(), може да е различен в зависимост от типа изходен файл, който искате.

GIF

# For GIF

animate(anim, 200, fps = 20, width = 1200, height = 1000,
renderer = gifski_renderer("gganim.gif"))

MP4

# For MP4

animate(anim, 200, fps = 20, width = 1200, height = 1000,
renderer = ffmpeg_renderer()) -> for_mp4

anim_save("animation.mp4", animation = for_mp4 )

Резултат

Както виждаме, нищо сложно. Целият проект е достъпен на моето GitHub, можете да го използвате както сметнете за необходимо.

Skillbox препоръчва:

• Двугодишен практически курс «Аз съм уеб разработчик PRO».
• Онлайн курс «C# разработчик от нула».
• Практически годишен курс «PHP разработчик от 0 до PRO».

Източник: habr.com