давайте посмотрим, как этот пакет работает
В этом случае я попробую сделать движущуюся анимацию с помощью приложения Rstudio. Анимации, похожие на гифку ниже:
Ранее сам R был языком программирования, ориентированным на выполнение действий, связанных со статистикой и анализом графиков, с использованием приложения Rstudio.
Чтобы сделать простую анимацию с помощью Rstudio, вам нужно использовать пакет. В этом эксперименте я использовал пакет plotly и ggplot2, которые с помощью этого пакета графики, графики и анимации будут выглядеть красиво или эстетично.
Требование для создания этой анимации - наличие данных в виде панельных данных. Панельные данные представляют собой комбинацию данных временного ряда и поперечного сечения. Итак, первое, что нужно сделать при создании движущейся анимации, - это создать структуру данных панели переменных, распределенных по 4 листам в файле Excel, который мы используем. Затем результаты отображения наборов данных для панельных данных будут преобразованы в движущуюся анимацию за год с использованием пакетов графически.
Чтобы облегчить изучение этой очень простой статьи. Загрузите данные, которые будут использоваться здесь.
Этот набор данных состоит из 4 листов, а именно листа 1 ввп, листа 2 населения, листа 3 жизни и листа 4 региона. Каждый лист ВВП состоит из 170 стран, состоящих из 1970–2016 годов. То же самое с населением листа и ожидаемой продолжительностью жизни листа.
В то время как таблица регионов для определения того, какой континент является страной, будет использоваться позже в анимации. Затем мы сделаем только один лист из 4 листов, который позже будет использоваться для анимации в Rstudio. На основе этих данных мы сделаем движущиеся анимации с использованием кадровых данных для каждой страны за 1970–2016 годы = 47 лет.
Этапы выполнения анимированных ходов
Установить пакет
Откройте приложение Rstudio. Сначала установите пакет:
- openxlsx
- ggplot2
- хитроумно
Для этого нужно щелкнуть инструменты ›установить пакет, затем ввести имя пакета и щелкнуть установить. Повторите и сделайте то же самое для следующего пакета.
Входные данные
После успешной установки пакета он вводит данные, которые будут использоваться. Используемые данные имеют 4 листа, на каждом из которых введена переменная. Чтобы ввести данные Excel в Rstudio, вы можете использовать пакет openxlsx, предварительно активировав пакет:
library (openxlsx)
Затем введите данные из каталога компьютера / ноутбука.
#input data gapminder <- read.xlsx("D:\\TUGAS KULIAH\\semester 4\\DATVIS\\UTS\\gapminder.xlsx", sheet = 1, startRow = 1, colNames = TRUE) head(gapminder)
Описание синтаксиса:
Для синтаксиса входных данных мы называем данные с помощью «gapminder», затем используем команду «read.xlsx», за которой следует расположение каталога данных, которые мы загрузили ранее, затем вводим лист = 1, потому что сначала мы введем лист 1, а затем startrow = 1, потому что взятый начинается со строки 1, тогда colNames = TRUE, так что логическая команда верна. Чтобы увидеть часть данных, используйте синтаксис заголовка (gapminder).
Тогда результаты будут такими:
После того, как данные будут введены следующим образом, переменная будет реплицироваться с синтаксисом:
# take the variable country.vec <- gapminder [, 1] country.vec # make repetitions for country (replication) country_panel <- c () for (i in 1: 170) { x = rep (country.vec [i], 47) country_panel <- append (country_panel, x) } View (country_panel) # make repetitions for years years_panel <- rep (1970: 2016, 170) years_panel
Описание синтаксиса:
Создайте вектор с именем «country.vec», который будет извлекать данные первого столбца (название страны). Потом бегом. Затем повторите переменную. Создание нового дома с именем «country_panel», поскольку эти данные состоят из 1970–2016 гг., Они повторяются в общей сложности 47 раз для каждой страны. Так, например, афганское государство появлялось 47 раз, 47 из которых были в период с 1970 по 2016 год. Затем выполните слияние в country_panel с помощью команды «добавить».
Затем «years_panel» для тиражирования 1970–2016 целых 170 стран.
Тогда результаты будут такими:
Кроме того, для данных ВВП используется следующий синтаксис:
# retrieve data on the gdp variable gdp_panel <- c () for (i in 1: 170) { x = gapminder [i,] x = x [-c (1: 3)] x = t (x) gdp_panel <- append (gdp_panel, x) } gdp_panel
Описание синтаксиса:
Создание нового дома для GDP с именем gdp_panel, для цикла это почти то же самое, но мы берем столбец i, который является столбцом после столбца 3, поэтому мы удаляем столбцы 1–3, а затем переносим из столбца, преобразованного в строку. Затем слейте его в gdp_panel.
Затем повторите тот же метод для листов 2, 3 и 4. Синтаксис следующий:
Таблица синтаксиса 2
#take data for sheet 2 population gapminder1 <- read.xlsx ("D: COLLECTION \\ TASK \\ semester 4 \\ DATVIS \\ UTS \\ gapminder.xlsx", sheet = 2, startRow = 1, colNames = TRUE) View (gapminder1) pop_panel <- c () for (i in 1: 170) { x = gapminder1 [i,] x = x [-c (1: 3)] x = t (x) pop_panel <- append (pop_panel, x) } pop_panel
Синтаксис для листа 3
#take data for sheet 3 life expectation gapminder2 <- read.xlsx ("D: DUTY \\ TASK \\ semester 4 \\ DATVIS \\ UTS \\ gapminder.xlsx", sheet = 3, startRow = 1, colNames = TRUE) life_panel <- c () for (i in 1: 170) { x = gapminder2 [i,] x = x [-c (1: 3)] x = t (x) life_panel <- append (life_panel, x) } life_panel
Синтаксис для листа 4
#take data for sheet 4 region gapminder3 <- read.xlsx ("D: \\ CLASS TASK \\ semester 4 \\ DATVIS \\ UTS \\ gapminder.xlsx", sheet = 4, startRow = 1, colNames = TRUE,) View (gapminder3) region.vec <- gapminder3 [, 6] region.vec region_panel <- c () for (i in 1: 170) { x = rep (region.vec [i], 47) region_panel <- append (region_panel, x) } View (region_panel)
Сделайте фрейм данных
После взятия переменных на каждом листе. Затем нужно объединить все переменные данные, которые мы создали ранее, в 1 фрейм данных:
#make data frame gapminder_frame <- data.frame (region_panel, country_panel, years_panel, gdp_panel, pop_panel, life_panel) head (gapminder_frame)
Сделать визуализацию
После объединения данных с фреймом данных визуализация выполняется с помощью пакетов plotly и ggplot2.
# make visual with plotly
library (plotly)
library (ggplot2)
gap <- ggplot (gapminder_frame, aes (x = log (gdp_panel), y = life_panel, color = country_panel)) + geom_point (aes (shape = region_panel, size = pop_panel, frame = years_panel))
ggplotly (gap)
Описание синтаксиса:
Активируйте пакеты, вызвав plotly и ggplot. Затем создайте новый дом, представляющий собой «промежуток», чтобы отобразить данные, которые мы будем обрабатывать. В «пробел» мы вводим ggplot, затем открываемся круглыми скобками, x как gdp_panel, почему для x задан журнал? потому что, чтобы данные преобразовывались в приличное число, тогда y как life_panel, цвет на основе country_panel каждой страны, затем форма на основе соответствующей region_panel, размер на основе населения pop_panel, затем кадры на основе years_panel, с 1960–2016 гг. Затем запустите анимацию с помощью команды ggplotly (пробел).
Подождите, пока не завершится запущенный процесс. Это видно по красному кружку в правом верхнем углу консоли RStudio. Если кружок отсутствует, то запущенный процесс завершен, а анимация выглядит так, как показано ниже:
Видно, что во всех странах с каждым годом увеличивается или уменьшается ВВП, ожидаемая продолжительность жизни и численность населения. Но, наконец, в 2016 году почти все страны испытают рост ВВП, ожидаемой продолжительности жизни и численности населения. Следовательно, с помощью этой анимации мы можем интерпретировать данные, чтобы они были более интересными и более понятными для обычных людей.
Заключение
Используя синтаксис, который мы опробовали, мы можем перемещать анимацию с помощью Rstudio. Условие состоит в том, что у нас должны быть панельные данные, состоящие из комбинации данных временных рядов и сечения. Так что, если требования к данным соблюдены, ее можно превратить в анимацию, которая перемещается с помощью пакетов ggplot2 и сюжетно.