I grafici a barre animati che possono essere incorporati direttamente in un post su qualsiasi sito web stanno diventando sempre piΓΉ popolari. Mostrano la dinamica dei cambiamenti in qualsiasi caratteristica in un certo tempo e lo fanno chiaramente. Vediamo come crearli utilizzando R e pacchetti generici.
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pacchetti
Abbiamo bisogno di pacchetti in R:
- ggplot2
Questi due sono estremamente necessari. Inoltre, tidyverse, bidello e bilancia dovranno gestire i dati, ripulire l'array e formattarlo di conseguenza.
Dati
Il set di dati originale che utilizzeremo in questo progetto viene scaricato dal sito web della Banca Mondiale. Eccoli - . Gli stessi dati, se ne hai bisogno giΓ pronti, possono essere scaricati da .
Che tipo di informazioni sono queste? Il campione contiene il valore del PIL della maggior parte dei paesi per diversi anni (dal 2000 al 2017).
Elaborazione dati
Utilizzeremo il codice pubblicato di seguito per preparare il formato dati richiesto. Cancellamo i nomi delle colonne, trasformiamo i numeri in un formato numerico e convertiamo i dati utilizzando la funzione raccogli(). Salviamo tutto ciΓ² che riceviamo in gdp_tidy.csv per un ulteriore utilizzo.
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")
Istogrammi animati
La loro creazione richiede due fasi:
- Tracciare un set completo di istogrammi reali utilizzando ggplot2.
- Anima gli istogrammi statici con i parametri desiderati utilizzando gganimate.
Il passaggio finale Γ¨ eseguire il rendering dell'animazione nel formato desiderato, incluso GIF o MP4.
Caricamento delle librerie
- libreria (tidyverse)
- libreria(gganimate)
Gestione dei dati
In questo passaggio, devi filtrare i dati per ottenere i primi 10 paesi per ogni anno. Aggiungiamo diverse colonne che ci permetteranno di visualizzare una legenda per l'istogramma.
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()
Costruire istogrammi statici
Ora che disponiamo di un pacchetto dati nel formato richiesto, iniziamo a disegnare istogrammi statici. Informazioni di base: i primi 10 paesi con il PIL massimo per l'intervallo di tempo selezionato. Creiamo grafici per ogni anno.
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"))
Creare grafici utilizzando ggplot2 Γ¨ molto semplice. Come puoi vedere nella sezione del codice sopra, ci sono diversi punti chiave con la funzione theme(). Sono necessari affinchΓ© tutti gli elementi si animino senza problemi. Alcuni di essi potrebbero non essere visualizzati se necessario. Esempio: vengono disegnate solo le linee della griglia verticale e le legende, ma i titoli degli assi e diversi altri componenti vengono rimossi dall'area.
animazione
La funzione chiave qui Γ¨ transit_states(), unisce grafici statici separati. view_follow() viene utilizzato per disegnare le linee della griglia.
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")
Rendering
Una volta creata e archiviata l'animazione nell'oggetto anim, Γ¨ il momento di renderizzarla utilizzando la funzione animate(). Il renderer utilizzato in animate() puΓ² essere diverso a seconda del tipo di file di output richiesto.
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 )
risultato
Come puoi vedere, niente di complicato. L'intero progetto Γ¨ disponibile in , puoi usarlo come meglio credi.
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Fonte: habr.com