翻译|使用教程|编辑:杨鹏连|2021-06-30 11:12:40.413|阅读 127 次
概述:毫无疑问,这场大流行病带来了许多问题,同时也加剧了原有的问题。许多企业、学校或政府程序吸收了数字模型,而其中很大一部分则关门大吉。访问这些数字模型成为一项几乎无法完成的任务。这个问题多年来被忽视的增长现在很明显。宽带差距问题现在不容忽视。
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毫无疑问,这场大流行病带来了许多问题,同时也加剧了原有的问题。许多企业、学校或政府程序吸收了数字模型,而其中很大一部分则关门大吉。访问这些数字模型成为一项几乎无法完成的任务。这个问题多年来被忽视的增长现在很明显。宽带差距问题现在不容忽视。🧐
在此博客中,您将学习如何使用highcharter和tidyverse生态系统来创建由The Verge创建的地图的基本副本。你准备好了吗?让我们开始吧!🙌
library
您将使用:
library(highcharter) library(janitor) library(tidytuesdayR) library(tidyverse) library(widgetframe)获取数据
本文使用的数据是关于美国Broadbank Usage Percentage Dataset
tuesday_data <- tidytuesdayR :: tt_load ( 2021 , week = 20 )提取要使用的数据
数据的完整描述可以在这张美国宽带问题地图 Github 链接中找到
broadband <- tuesday_data$broadband %>% glimpse()下载地图数据
在broadband表中,您将找到五列,其中COUNTY ID表示正在执行宽带使用指标的县的标识符。
因此,COUNTY ID可用于在地图上定位每个县的宽带使用值。您可以使用以下几种替代方法。
但是,在此博客中,您将使用Highchart团队提供的美国地图。
特别是highcharter提供了两个实用功能,用于访问和浏览不同的常用地图:
map_layout_data <- download_map_data ( "countries/us/us-all-all.js" )如果您斜视美国地图的列,您会注意到有一列名为fips; 这些是用于标识美国各县的唯一 5 位代码。所以,如果你考虑到这一点,COUNTY ID和fips列是等效的。是的,您以后可能需要做一些调整,但现在坚持这个想法。👀👌
get_data_from_map(map_layout_data) %>% clean_names() %>% glimpse()一般预处理
要复制
Microsoft的The Verge地图(即,以下简称target map),您只需关注以下两个变量:
|variable |class |description | |:------------------------------|:---------|:-----------| |county_id |double | County ID | |broadband_usage |character | Percent of people per county that use the internet at broadband speeds based on the methodology explained above. Data is from November 2019. |但是等等...也许您应该问自己为什么不需要其他指示变量,例如ST或COUNTY NAME?
嗯,那是因为稍后,您将使用由Highcharts(在上一节中描述)提供的表之一来执行每个县的名称映射。但是,如果您不想使用这些提供的映射,您可以保留其他列并使用诸如zipcodeR或 之类的包tigris来帮助您进行正确的映射。🤔
现在,回到一般数据处理,这是一项相对简单的任务。首先,作为一种很好的做法,您将使用包提供的名称将数据列的名称转换为标准名称。通过这种方式,输入列将变得简单、易于记忆且明显合适。😇clean_names()janitor
然后,您会将broadban_usage列从character类型转换为numeric类型。虽然您最初可能会考虑使用 R 基础或,但如果您需要进行手动工作,包中提供了一个有用的界面。选择、清理并处理变量的解析。💻��as.numeric()type.convert()type_convert()readertype_converter()
broadband_processed <- broadband %>% clean_names() %>% select(county_id, broadband_usage) %>% type_convert( col_types = cols( broadband_usage = col_double() ), na = "-" ) %>% glimpse()为绘图准备数据
我们的数据是干净的,但是,要构建target mapwith highcharter,您需要对其进行一些转换。首先,数据中没有某些地方的宽带使用信息(即带有 的数据NA),county_id并且不是五字符代码,而是四字符代码。因此,您必须在四个字符以下的字符上加一个零。😬✅
此外,还target map展示了两个类别以突出宽带使用问题。具体来说,那些使用宽带速度小于或大于等于 15% 的县。您必须应用此条件对broadband表中的数据进行分类。
最后,是时候将数据转换为highcharter可以理解的格式了。为此,您将创建一个系列列表,为要显示的地图的每个类别创建一个系列。因此,您将用于为每个组创建一个数据子集。然后,您可以为每个系列添加元数据,例如颜色变量。现在,您可以将每个数据子集转换为可以使用.group_nest()highcharterlist_parse()
重要的是,每个子集都有与基本highcharter图表需要的完全相同的列,并带有一些元数据。例如,要重新创建target map,每个类别都有列:名称、值和 fips。其中,只有fips一个元数据变量。😋👉👈
broadband_series_data <- broadband_processed %>% filter(!is.na(broadband_usage)) %>% transmute( # Transform to a fips format ------------------------------------------ fips = str_pad( string = county_id, width = 5, side = "left", pad = "0" ), # Categorize data ----------------------------------------------------- value = broadband_usage * 100, name = if_else( condition = value < 15, true = "< 15%", false = ">= 15%" ) ) %>% # Transform data so that highcharter accepts it. ------------------------- group_nest(name) %>% mutate( color = c("#0B0073", "#B6B8B8"), data = map(data, list_parse) ) %>% glimpse()我需要告诉你,还有另一种方法可以使用dataClasses()来创建分类区域的等值线 😬
美国宽带使用百分比图
好吧,您已经完成了大量特技才能到达这里,但现在是创建target map. 你准备好了吗?我们开始做吧!🤭🤭🤭
第一步是将数据映射到图形。为此,您将使用来定义所需图形的类型。highchart()map
接下来,您将定义要如何显示每个数据组。例如,宽带使用率低于或高于 15% 的组。
使用,您可以在绘图时配置每个系列的行为。反过来,您还可以通过在使用 .csv 创建的数据中添加更多元数据列(_e.g._、颜色)来覆盖默认值。因此,当您运行时,它们都会共享 中使用的参数,但是您可以随时随心所欲地覆盖一些 😋hc_plotOptions()list_parse()
hc_add_series_list()hc_plotOptions()
尽管您在上一步中构建了与“目标地图”类似的图形,但现在是添加相应文本注释的时候了。通常,highcharter图表中的HTML不是必需的,更不是强制性的。但是,如果需要,您可以在每个显示文本调用中使用该参数(_例如_ 、、 等)。这样,您定义的所有字符串都将被视为 HTML,并且您可以更好地控制如何以及在何处显示特定文本片段。🤗useHTML = TRUEhc_title()hc_subtitle()
到目前为止的结果应该看起来几乎相同;只有一件事不见了;导航按钮。默认情况下,导航按钮处于禁用状态,因此您必须使用 激活它们。要将其放置在特定位置,请使用参数。有了它,您可以更改与参数,的对齐方式。值得一提的是,您还可以在图例或文本的定位中找到这些参数。🤓hc_mapNavigation()buttonOptionsalignverticalAlign
最好用于在静态页面中显示绘图。在 Rmarkdown 或 Shiny 应用程序中,它可能不是必需的。😬frameWidget()highcharter
highchart( type = "map" ) %>% # How do you want to display the data? ---------------------------------- hc_plotOptions( map = list( allAreas = FALSE, joinBy = "fips", value = "value", mapData = map_layout_data ), series = list( states = list( inactive = list( opacity = 0.7 ) ) ) ) %>% hc_add_series_list(broadband_series_data) %>% # Display text as in original source. ----------------------------------- hc_title( text = " <p style='text-align:center;'> <b>THIS IS A MAP OF AMERICAN'S BROADBAND PROBLEM</b> <br> A county-by-county look at the broadband gap </p> ", align = "center", useHTML = TRUE ) %>% hc_subtitle( text = " By Russell Brandom and William Joel | May 10, 2021, 9:00am EDT ", align = "center", useHTML = TRUE ) %>% hc_caption( text = " Map: The Verge. The database does not include broadband rates for Oglala Lakota County, South Dakota, or Kusilvak Census Area, Alaska, because of a coding irregularity. Source: <a href='//github.com/microsoft/USBroadbandUsagePercentages'> Microsoft </a> - <a href='//www.theverge.com/22418074/broadband-gap-america-map-county-microsoft-data'> Get the data </a>. ", useHTML = TRUE ) %>% hc_legend( title = list( text = " Percentage of people using the internet at 25Mbps or above per county. " ), align = "left", symbolHeight = 12, symbolWidth = 12, symbolRadius = 0, squareSymbol = FALSE ) %>% hc_tooltip( pointFormat = " <b>{point.name}</b><br> <br> <b>{point.value}%</b><br> Percent using broadband speed ", useHTML = TRUE ) %>% hc_credits( text = " <b>Replica made by: </b> <a href='//twitter.com/jvelezmagic'>@jvelezmagic</a> ", enabled = TRUE, useHTML = TRUE ) %>% # Customize zoom options ------------------------------------------------ hc_mapNavigation( enabled = TRUE, enableMouseWheelZoom = FALSE, buttonOptions = list( align = "right", verticalAlign = "bottom" ) ) %>% # Include your favorite theme! ----------------------------------------- hc_add_theme( hc_thm = hc_theme_elementary() ) %>% # Display as iframe ----------------------------------------------------- frameWidget() %>% identity()
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