R可视化：分面抖动散点图

2023-02-14 16:59:09 浏览数 (1)

本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。

  • CSDN项目地址：数绘小站的博客_CSDN博客-Tidy Tuesday[1]

我只是搬运工，感谢小伙伴的分享。

Tidy Tuesday 在 GitHub 上的传送地址：Thomas Mock (2022). Tidy Tuesday: A weekly data project aimed at the R ecosystem. https://github.com/rfordatascience/tidytuesday

在这里插入图片描述

1. 一些环境设置

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# 设置为国内镜像, 方便快速安装模块
options("repos" = c(CRAN = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))

2. 设置工作路径

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wkdir <- '/home/user/R_workdir/TidyTuesday/2018/2018-04-09_NFL_Positional_Salaries/src-d'
setwd(wkdir)

3. 加载 R 包

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library(tidyverse)
library(ggbeeswarm)
library(showtext)
# 在 Ubuntu 系统上测试的, 不加这个我画出来的汉字会乱码 ~
showtext_auto()

4. 加载数据

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df_input <- readxl::read_excel("../data/nfl_salary.xlsx")

# 简要查看数据内容
glimpse(df_input)
## Rows: 800
## Columns: 11
## $ year                <dbl> 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 20…
## $ Cornerback          <dbl> 11265916, 11000000, 10000000, 10000000, 10000000, …
## $ `Defensive Lalbert` <dbl> 17818000, 16200000, 12476000, 11904706, 11762782, …
## $ Linebacker          <dbl> 16420000, 15623000, 11825000, 10083333, 10020000, …
## $ `Offensive Lineman` <dbl> 15960000, 12800000, 11767500, 10358200, 10000000, …
## $ Quarterback         <dbl> 17228125, 16000000, 14400000, 14100000, 13510000, …
## $ `Running Back`      <dbl> 12955000, 10873833, 9479000, 7700000, 7500000, 703…
## $ Safety              <dbl> 8871428, 8787500, 8282500, 8000000, 7804333, 76527…
## $ `Special Teamer`    <dbl> 4300000, 3725000, 3556176, 3500000, 3250000, 32250…
## $ `Tight End`         <dbl> 8734375, 8591000, 8290000, 7723333, 6974666, 61333…
## $ `Wide Receiver`     <dbl> 16250000, 14175000, 11424000, 11415000, 10800000, …
# 检查数据的列名
colnames(df_input)
##  [1] "year"              "Cornerback"        "Defensive Lineman"
##  [4] "Linebacker"        "Offensive Lineman" "Quarterback"      
##  [7] "Running Back"      "Safety"            "Special Teamer"   
## [10] "Tight End"         "Wide Receiver"

5. 数据预处理

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# 整理数据, 从宽数据透视到长数据转换
df_plot <- df_input %>% 
  # pivot_longer() 从宽数据透视到长数据转换
  pivot_longer(cols = -year,
               names_to = "position",
               values_to = "salary_position") %>% 
  # 去除缺失值
  filter(!is.na(salary_position))

# 简要查看数据内容
glimpse(df_plot)
## Rows: 7,944
## Columns: 3
## $ year            <dbl> 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, …
## $ position        <chr> "Cornerback", "Defensive Lineman", "Linealbert", "Offe…
## $ salary_position <dbl> 11265916, 17818000, 16420000, 15960000, 17228125, 1295…

6. 利用 ggplot2 绘图

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# PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起
gg <- ggplot(df_plot, aes(year, salary_position / 1000000, group = year))
# geom_quasirandom() 绘制抖动散点图
gg <- gg   geom_quasirandom(size = 0.7, alpha = .3, colour = "#FF7F50")
# facet_wrap() 可视化分面图, ncol = 5 表示有五列
gg <- gg   facet_wrap( ~ position, ncol = 5)
# scale_y_continuous() 对连续变量设置坐标轴显示范围
gg <- gg   scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(suffix = "m"))
# labs() 对图形添加注释和标签（包含标题、子标题、坐标轴和引用等注释)
gg <- gg   labs(title = "NFL中不同位置的工资情况",
                subtitle = NULL,
                x = NULL,
                y = '薪资',
                caption = "NFL Quarterback Salaries · graph by 数绘小站")
# theme_minimal() 去坐标轴边框的最小化主题
gg <- gg   theme_minimal()
# theme() 实现对非数据元素的调整, 对结果进行进一步渲染, 使之更加美观
gg <- gg   theme(
  # panel.grid.major 主网格线, 这一步表示删除主要网格线
  panel.grid.major = element_line("grey", size = 0.2),
  # panel.grid.minor 次网格线, 这一步表示删除次要网格线
  panel.grid.minor = element_blank(),
  # axis.text 坐标轴刻度文本
  axis.text = element_text(color = "black", size = 9),
  # axis.title 坐标轴标题
  axis.title = element_text(color = "black", size = 12),
  # axis.ticks 坐标轴刻度线
  axis.ticks = element_blank(),
  # plot.title 主标题
  plot.title = element_text(hjust = 0.5, color = "black", size = 16, face = "bold"),
  # plot.background 图片背景
  plot.background = element_rect(fill = "white"),
  # strip.text 自定义分面图每个分面标题的文字
  strip.text = element_text(face = "bold", size = rel(0.8), vjust = -.2),
  # strip.background 自定义分面图每个分面的背景颜色
  strip.background = element_blank())

7. 保存图片到 PDF 和 PNG

代码语言：javascript复制
gg
1

在这里插入图片描述

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filename = '20180409-D-01'
ggsave(filename = paste0(filename, ".pdf"), width = 8.6, height = 5, device = cairo_pdf)
ggsave(filename = paste0(filename, ".png"), width = 8.6, height = 5, dpi = 100, device = "png")

测试数据

配套数据下载：nfl_salary.xlsx[2]

本次内容来自CSDN，我只是搬运工，项目地址：数绘小站的博客_CSDN博客-Tidy Tuesday[3]

参考资料

[1] CSDN项目地址: https://blog.csdn.net/Albert_XN?type=blog

[2] 数据下载: https://gitee.com/tidytuesday/tt-data/tree/master/2018/2018-04-09

[3] CSDN项目地址: https://blog.csdn.net/Albert_XN?type=blog

https 网络安全 github git 开源

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