შექმენით ანიმაციური ჰისტოგრამები R-ის გამოყენებით

ანიმაციური ზოლიანი დიაგრამები, რომლებიც შეიძლება ჩასვათ პირდაპირ პოსტში ნებისმიერ ვებსაიტზე, სულ უფრო პოპულარული ხდება. ისინი აჩვენებენ რაიმე მახასიათებლის ცვლილებების დინამიკას გარკვეული დროის განმავლობაში და ამას ნათლად აკეთებენ. ვნახოთ, როგორ შევქმნათ ისინი R და ზოგადი პაკეტების გამოყენებით.

Skillbox გირჩევთ: პრაქტიკული კურსი "პითონის დეველოპერი ნულიდან".

შეგახსენებთ: "Habr"-ის ყველა მკითხველისთვის - ფასდაკლება 10 რუბლიდან Skillbox-ის ნებისმიერ კურსზე ჩარიცხვისას "Habr" სარეკლამო კოდის გამოყენებით.

პაკეტები

ჩვენ გვჭირდება პაკეტები R-ში:

• ggplot2
• გგანიმატი

ეს ორი უკიდურესად აუცილებელია. გარდა ამისა, დალაგებული, დამლაგებელი და სასწორები საჭირო იქნება მონაცემთა სამართავად, მასივის გასასუფთავებლად და შესაბამისად ფორმატირებისთვის.

მონაცემთა

მონაცემთა ორიგინალი, რომელსაც ჩვენ გამოვიყენებთ ამ პროექტში, ჩამოტვირთულია მსოფლიო ბანკის ვებგვერდიდან. აი ისინი - მსოფლიო ბანკის მონაცემები. იგივე მონაცემები, თუ თქვენ გჭირდებათ მზა, შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ პროექტის საქაღალდეები.

რა სახის ინფორმაციაა ეს? ნიმუში შეიცავს უმრავლესობის მშპ-ს რამდენიმე წლის განმავლობაში (2000 წლიდან 2017 წლამდე).

მონაცემთა დამუშავება

ჩვენ გამოვიყენებთ ქვემოთ გამოქვეყნებულ კოდს მონაცემთა საჭირო ფორმატის მოსამზადებლად. ჩვენ ვასუფთავებთ სვეტების სახელებს, ვაქცევთ ნომრებს რიცხვის ფორმატში და ვაქცევთ მონაცემებს collect() ფუნქციის გამოყენებით. ჩვენ ვინახავთ ყველაფერს, რაც მიიღება gdp_tidy.csv-ში შემდგომი გამოყენებისთვის.

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")

ანიმაციური ჰისტოგრამები

მათი შექმნა მოითხოვს ორ ეტაპს:

• რეალური ჰისტოგრამების სრული ნაკრების შედგენა ggplot2-ის გამოყენებით.
• სტატიკური ჰისტოგრამების ანიმაცია სასურველი პარამეტრებით gganimate-ის გამოყენებით.

საბოლოო ნაბიჯი არის ანიმაციის გადაღება სასურველ ფორმატში, მათ შორის GIF ან MP4.

იტვირთება ბიბლიოთეკები

• ბიბლიოთეკა (Tidyverse)
• ბიბლიოთეკა (გგანიმატი)

Მონაცემთა მართვა

ამ ეტაპზე, თქვენ უნდა გაფილტროთ მონაცემები, რომ მიიღოთ ტოპ 10 ქვეყანა ყოველი წლისთვის. მოდით დავამატოთ რამდენიმე სვეტი, რომელიც მოგვცემს საშუალებას გამოვხატოთ ლეგენდა ჰისტოგრამისთვის.

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()

სტატიკური ჰისტოგრამების აგება

ახლა, როდესაც ჩვენ გვაქვს მონაცემთა პაკეტი საჭირო ფორმატში, ვიწყებთ სტატიკური ჰისტოგრამების დახატვას. ძირითადი ინფორმაცია - ტოპ 10 ქვეყანა მაქსიმალური მშპ-ით შერჩეული დროის ინტერვალით. ჩვენ ვქმნით გრაფიკებს ყოველი წლისთვის.

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"))

ნაკვეთების შექმნა ggplot2-ის გამოყენებით ძალიან მარტივია. როგორც ზემოთ მოყვანილი კოდის განყოფილებაში ხედავთ, არსებობს რამდენიმე ძირითადი პუნქტი theme() ფუნქციით. ისინი აუცილებელია ისე, რომ ყველა ელემენტი აცოცხლებს უპრობლემოდ. ზოგიერთი მათგანი შეიძლება არ იყოს ნაჩვენები საჭიროების შემთხვევაში. მაგალითი: მხოლოდ ვერტიკალური ბადის ხაზები და ლეგენდებია დახატული, მაგრამ ღერძების სათაურები და რამდენიმე სხვა კომპონენტი ამოღებულია არედან.

ანიმაცია

ძირითადი ფუნქცია აქ არის transition_states(), ის აკერებს ცალკეულ სტატიკური გრაფიკებს. view_follow() გამოიყენება ბადის ხაზების დასახაზად.

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")

გაწევა

მას შემდეგ, რაც ანიმაცია შეიქმნება და ინახება anim ობიექტში, დროა მისი რენდერი animate() ფუნქციის გამოყენებით. animate()-ში გამოყენებული რენდერი შეიძლება განსხვავდებოდეს საჭირო გამომავალი ფაილის ტიპის მიხედვით.

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 )

შედეგი

როგორც ხედავთ, არაფერია რთული. მთელი პროექტი ხელმისაწვდომია ჩემი GitHub, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ის, როგორც თქვენთვის შესაფერისია.

Skillbox გირჩევთ:

• ორწლიანი პრაქტიკული კურსი "მე ვარ PRO ვებ დეველოპერი".
• ონლაინ კურსი "C# დეველოპერი ნულიდან".
• პრაქტიკული წლის კურსი "PHP დეველოპერი 0-დან PRO-მდე".

წყარო: www.habr.com