Създайте анимирани хистограми с помощта на R

Анимираните лентови диаграми, които могат да бъдат вградени директно в публикация на всеки уебсайт, стават все по-популярни. Те показват динамиката на промените във всякакви характеристики за определено време и правят това ясно. Нека видим как да ги създадем с помощта на R и общи пакети.

Skillbox препоръчва: Практически курс „Разработчик на Python от нулата“.

Напомняме ви: за всички читатели на "Habr" - отстъпка от 10 000 рубли при записване във всеки курс Skillbox, използвайки промоционалния код на "Habr".

Пакети

Имаме нужда от пакети в R:

• ggplot2
• gganimate

Тези двете са изключително необходими. Освен това ще са необходими tidyverse, janitor и везни за управление на данните, почистване на масива и съответно форматиране.

Данни

Оригиналният набор от данни, който ще използваме в този проект, е изтеглен от уебсайта на Световната банка. Ето ги и тях - Данни на Световната банка. Същите данни, ако ви трябват готови, можете да ги изтеглите от папки с проекти.

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

Обработка на данни

Ще използваме кода, публикуван по-долу, за да подготвим необходимия формат на данните. Изчистваме имената на колоните, превръщаме числата в числов формат и преобразуваме данните с помощта на функцията gather(). Запазваме всичко получено в gdp_tidy.csv за по-нататъшна употреба.

library(tidyverse)
library(janitor)

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

#select required columns

gdp <- gdp %>% select(3:15)

#filter only country rows

gdp <- gdp[1:217,]

gdp_tidy <- gdp %>%
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 хистограми

Създаването им включва два етапа:

• График на пълен набор от действителни хистограми с помощта на ggplot2.
• Анимирайте статични хистограми с желани параметри с помощта на gganimate.

Последната стъпка е да изобразите анимацията в желания формат, включително GIF или MP4.

Зареждане на библиотеки

• библиотека (tidyverse)
• библиотека (gganimate)

Управление на данни

В тази стъпка трябва да филтрирате данните, за да получите първите 10 държави за всяка година. Нека добавим няколко колони, които ще ни позволят да покажем легенда за хистограмата.

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

gdp_formatted <- gdp_tidy %>%
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 <=10) %>%
ungroup()

Изграждане на статични хистограми

Сега, когато имаме пакет от данни в необходимия формат, започваме да рисуваме статични хистограми. Основна информация - топ 10 на страните с максимален БВП за избрания интервал от време. Създаваме графики 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 помощта на ggplot2 е много просто. Както можете да видите в секцията с код по-горе, има няколко ключови точки с функцията theme(). Те са необходими, така че всички елементи да оживяват без проблеми. Някои от тях може да не бъдат показани, ако е необходимо. Пример: Начертани са само вертикалните линии на мрежата и легендите, но заглавията на осите и няколко други компонента са премахнати от областта.

анимация

Ключовата функция тук е conversion_states(), тя свързва отделни статични графики. view_follow() се използва за рисуване на линии на мрежата.

anim = staticplot + transition_states(year, transition_length = 4, state_length = 1) +
view_follow(fixed_x = TRUE) +
labs(title = 'GDP per Year : {closest_state}',
subtitle = "Top 10 Countries",
caption = "GDP in Billions USD | Data Source: World Bank Data")

Предаване

След като анимацията е създадена и съхранена в обекта anim, е време да я изобразите с помощта на функцията animate(). Рендърът, използван в animate(), може да бъде различен в зависимост от типа на необходимия изходен файл.

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 можете да видите, нищо сложно. Целият проект е достъпен в моя GitHub, можете да го използвате както сметнете за добре.

Skillbox препоръчва:

• Двугодишен практически курс „Аз съм PRO уеб разработчик“.
• Онлайн курс „C# програмист от нулата“.
• Практически годишен курс „PHP разработчик от 0 до PRO“.

Източник: www.habr.com