ສ້າງ Histograms ແບບເຄື່ອນໄຫວໂດຍໃຊ້ R

ແຜນຜັງແຖບທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວທີ່ສາມາດຖືກຝັງໂດຍກົງເຂົ້າໃນການຕອບຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ໃດຫນຶ່ງແມ່ນກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫລາຍຂຶ້ນ. ພວກເຂົາເຈົ້າສະແດງນະໂຍບາຍດ້ານການປ່ຽນແປງໃນລັກສະນະໃດຫນຶ່ງໃນໄລຍະເວລາໃດຫນຶ່ງແລະເຮັດຢ່າງຈະແຈ້ງ. ໃຫ້ເບິ່ງວິທີການສ້າງພວກມັນໂດຍໃຊ້ R ແລະຊຸດທົ່ວໄປ.

Skillbox ແນະນໍາ: ຫຼັກສູດພາກປະຕິບັດ "ນັກພັດທະນາ Python ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ".

ພວກເຮົາເຕືອນ: ສໍາລັບຜູ້ອ່ານທັງຫມົດຂອງ "Habr" - ສ່ວນຫຼຸດ 10 rubles ເມື່ອລົງທະບຽນໃນຫຼັກສູດ Skillbox ໂດຍໃຊ້ລະຫັດສົ່ງເສີມ "Habr".

ການຫຸ້ມຫໍ່

ພວກເຮົາຕ້ອງການຊຸດໃນ R:

• ggplot2
• ຂີ້ຄ້ານ

ສອງນີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນທີ່ສຸດ. ນອກ​ຈາກ​ນັ້ນ, tidyverse, janitor ແລະ​ເກັດ​ຈະ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ໃນ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂໍ້​ມູນ, ທໍາ​ຄວາມ​ສະ​ອາດ​ອາ​ເຣ​ແລະ​ຮູບ​ແບບ​ຕາມ​ຄວາມ​ເຫມາະ​ສົມ.

ຂໍ້ມູນ

ຊຸດຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບທີ່ພວກເຮົາຈະໃຊ້ໃນໂຄງການນີ້ແມ່ນດາວໂຫຼດມາຈາກເວັບໄຊທ໌ຂອງທະນາຄານໂລກ. ນີ້​ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແມ່ນ - ຂໍ້ມູນທະນາຄານໂລກ. ຂໍ້ມູນດຽວກັນ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການມັນພ້ອມທີ່ຈະເຮັດ, ສາມາດດາວໂຫລດໄດ້ຈາກ ໂຟນເດີໂຄງການ.

ນີ້ແມ່ນຂໍ້ມູນປະເພດໃດ? ຕົວຢ່າງປະກອບມີມູນຄ່າ GDP ຂອງປະເທດສ່ວນໃຫຍ່ເປັນເວລາຫຼາຍປີ (ຈາກ 2000 ຫາ 2017).

ການ​ປະ​ມວນ​ຜົນ​ຂໍ້​ມູນ

ພວກເຮົາຈະໃຊ້ລະຫັດທີ່ຂຽນໄວ້ຂ້າງລຸ່ມນີ້ເພື່ອກະກຽມຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ. ພວກເຮົາລຶບຊື່ຖັນ, ປ່ຽນຕົວເລກໃຫ້ເປັນຮູບແບບຕົວເລກ, ແລະປ່ຽນຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຟັງຊັນ collect(). ພວກເຮົາບັນທຶກທຸກຢ່າງທີ່ໄດ້ຮັບໃນ gdp_tidy.csv ເພື່ອໃຊ້ຕໍ່ໄປ.

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")

ຮິສໂຕແກຣມເຄື່ອນໄຫວ

ການສ້າງຂອງພວກເຂົາຕ້ອງການສອງຂັ້ນຕອນ:

• ການວາງແຜນຊຸດຂອງ histograms ຕົວຈິງໂດຍໃຊ້ ggplot2.
• ເຄື່ອນໄຫວ histograms static ກັບພາລາມິເຕີທີ່ຕ້ອງການໂດຍໃຊ້ gganimate.

ຂັ້ນ​ຕອນ​ສຸດ​ທ້າຍ​ແມ່ນ​ການ​ເຮັດ​ໃຫ້​ພາບ​ເຄື່ອນ​ໄຫວ​ໃນ​ຮູບ​ແບບ​ທີ່​ຕ້ອງ​ການ​, ລວມ​ທັງ GIF ຫຼື MP4​.

ກຳລັງໂຫຼດຫ້ອງສະໝຸດ

• ຫໍສະໝຸດ
• ຫໍສະໝຸດ

ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ

ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ 10 ປະເທດອັນດັບຕົ້ນສໍາລັບແຕ່ລະປີ. ຂໍໃຫ້ເພີ່ມຄໍລໍາຫຼາຍໆຄໍລໍາທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສະແດງຄວາມຫມາຍສໍາລັບ histogram.

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()

ການສ້າງ histograms static

ຕອນນີ້ພວກເຮົາມີຊຸດຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ, ພວກເຮົາເລີ່ມແຕ້ມ histograms static. ຂໍ້ມູນພື້ນຖານ - 10 ປະເທດອັນດັບຕົ້ນທີ່ມີ GDP ສູງສຸດສໍາລັບຊ່ວງເວລາທີ່ເລືອກ. ພວກເຮົາສ້າງກາຟສໍາລັບແຕ່ລະປີ.

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"))

ການສ້າງດິນຕອນໂດຍໃຊ້ ggplot2 ແມ່ນງ່າຍດາຍຫຼາຍ. ດັ່ງທີ່ເຈົ້າສາມາດເຫັນໄດ້ໃນສ່ວນລະຫັດຂ້າງເທິງ, ມີຫຼາຍຈຸດສໍາຄັນທີ່ມີຫົວຂໍ້ (). ພວກມັນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອໃຫ້ອົງປະກອບທັງຫມົດມີການເຄື່ອນໄຫວໂດຍບໍ່ມີບັນຫາ. ບາງສ່ວນຂອງພວກມັນອາດຈະບໍ່ຖືກສະແດງຖ້າຈໍາເປັນ. ຕົວຢ່າງ: ມີພຽງແຕ່ເສັ້ນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າແນວຕັ້ງ ແລະນິທານທີ່ຖືກແຕ້ມ, ແຕ່ຫົວຂໍ້ແກນ ແລະອົງປະກອບອື່ນໆຫຼາຍອັນຖືກຖອດອອກຈາກພື້ນທີ່.

ພາບເຄື່ອນໄຫວ

ຫນ້າທີ່ທີ່ສໍາຄັນຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນ transition_states(), ມັນ stitches ເຂົ້າກັນກາຟຄົງທີ່ແຍກຕ່າງຫາກ. view_follow() ຖືກໃຊ້ເພື່ອແຕ້ມເສັ້ນຕາຂ່າຍ.

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")

ການສະ ເໜີ

ເມື່ອອະນິເມຊັນຖືກສ້າງ ແລະເກັບຮັກສາໄວ້ໃນວັດຖຸອະນິເມຊັນ, ມັນແມ່ນເວລາທີ່ຈະສະແດງມັນໂດຍໃຊ້ຟັງຊັນ animate(). renderer ທີ່ໃຊ້ໃນ animate() ສາມາດແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງຕາມປະເພດຂອງໄຟລ໌ຜົນຜະລິດທີ່ຕ້ອງການ.

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 )

ຜົນ

ດັ່ງທີ່ທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້, ບໍ່ມີຫຍັງສັບສົນ. ໂຄງການທັງຫມົດແມ່ນມີຢູ່ໃນ GitHub ຂອງຂ້ອຍ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ມັນຕາມທີ່ທ່ານເຫັນເຫມາະ.

Skillbox ແນະນໍາ:

• ຫຼັກສູດພາກປະຕິບັດສອງປີ "ຂ້ອຍເປັນນັກພັດທະນາເວັບ PRO".
• ຫຼັກສູດອອນໄລນ "ນັກພັດທະນາ C# ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ".
• ຫຼັກສູດພາກປະຕິບັດ "ນັກພັດທະນາ PHP ຈາກ 0 ເຖິງ PRO".

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com