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该图信息量相当丰富,至少涵盖了四个维度的信息,支出结构信息(类别型字段)、国别信息(类别型字段)、支出水平分类(类别型字段)、支出规模(数值型指标)等。
倘若使用ggplot进行绘制,思路非常简单,仅通过散点图层皆可完成,ggplot2的散点图可以支持离散标度,但是如果想要处理好类别的顺序,需要把类别型变量因子化。
因为原图中有奖金100+数据点,很多都没有具体数值,一个一个用肉眼估计简直丧心病狂,所以我模拟了一组数值,只保证思路讲到位就OK。
setwd("E:/微信公众号/公众号——数据小魔方/2017年9月/20170914/") mydata<-read.csv("matrix_bubble.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE)
原始数据中带有\n,导入时R语言会自动给\添加一个\,这里涉及到R语言中保留字符的问题,需要将多余的\删掉。
mydata$Class[c(1,6,7)]<-c("Housing,fuel\n&utilities","Restaurants\n& hotels","Clothing\n& footwear") names(mydata)[9:11]<-c("Saudi\nArabia","South\nKorea","United\nStates")library("tidyr") mydata1<-gather(mydata,Country,Spend,-1) mydata1$Class<-factor(mydata1$Class,levels=c("Education","Alcohol & tobacco","Communications","Furnishings","Clothing\n& footwear","Restaurants\n& hotels","Health","Recreation","Transport","Food","Housing,fuel\n&utilities"),ordered=T)
分割支出规模的类别区间:
qa<-quantile(mydata1$Spend,c(0,.25,.5,.75,1)) mydata1$Spend_fact<-cut(mydata1$Spend,breaks=qa,labels = c("lowest spend","below average","above average","highest spend"),include.lowest=TRUE,ordered=T)
制作草图:
library("ggplot2")library("grid")library("showtext")library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc")
setwd("E:/《R语言商务图表与可视化》/9.12——R语言ggplot2可视化在线分享") CairoPNG(file="matirx_scatter.png",width=1200,height=900) showtext.begin() ggplot(data=mydata1)+ geom_hline(aes(x=Country,y=Class,yintercept = 1:nrow(mydata1)),size=20,colour="#E4EDF2",alpha=.5)+ geom_vline(aes(x=Country,y=Class,xintercept = 1:nrow(mydata1)),linetype="dashed")+ geom_point(aes(x=Country,y=Class,size=Spend,fill=Spend_fact),shape=21,colour="white")+ scale_fill_manual(values=c("#F9DBD3","#F1B255","#519F46","#41B0C3"))+ scale_size_area(max_size=25)+ scale_x_discrete(position = "top")+ guides(size=FALSE,fill=guide_legend(title="Within category",direction="horizontal"))+ labs(title="How they spend it",subtitle="Househlod spending*,of total,2013 or latest,includes taxes",caption="Source:Eurostat")+ theme_void(base_size=20,base_family="myfont") %+replace% theme( legend.position="top", panel.grid.major.x=element_line(linetype="dashed"), #plot.margin=margin(5,5,5,5,unit="pt"), axis.text=element_text(size=15,hjust=0.5), plot.title=element_text(size=35,hjust=0,lineheight=1.2), plot.caption=element_text(hjust=0,lineheight=1.2) ) showtext.end() dev.off()
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