ggcharts| 一键绘制出版级商务图表，真的很赞...

DataCharm

发布于 2024-06-18 11:27:31

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发布于 2024-06-18 11:27:31

前言

目前课程的主要方向是科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！
参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

ggcharts-商务出版级图表一键绘制~~

在给大家查找好用的可视化资料时，小编发现了一个非常“哇塞”的可视化工具~~

这么说吧，机会常见的统计图表都可以一键绘制，而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种，特别适合科研和商务绘图爱好者。

话不多说，今天要介绍的可视化工具就是R语言中的「ggcharts」包，详细介绍如下：

ggcharts包介绍

ggcharts是为创建常用图表提供了一个高级ggplot2接口。可以让你更快地从数据可视化的想法变成实际的图表。

不经可以为你处理大量数据预处理，而且还省掉了晦涩的ggplot2细节和图表样式。

生成的图形是ggplot对象，可以使用任何ggplot2包中的函数进一步定制。

安装

install.packages("ggcharts")

ggcharts包可视化案例

这里通过一个可视化绘制过程，带大家体验一下ggcharts包绘图的简便性和出版级别的绘图结果。

ggplot2绘制

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggcharts)
data("biomedicalrevenue")

biomedicalrevenue %>%
  filter(year %in% c(2012, 2015, 2018)) %>%
  group_by(year) %>%
  top_n(10, revenue) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(company = tidytext::reorder_within(company, revenue, year)) %>%
  ggplot(aes(company, revenue)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  tidytext::scale_x_reordered() +
  facet_wrap(vars(year), scales = "free_y")

ggplot2绘制结果

ggcharts绘制

biomedicalrevenue %>%
  filter(year %in% c(2012, 2015, 2018)) %>%
  bar_chart(x = company, y = revenue, facet = year, top_n = 10)

ggcharts包绘制结果

可以看到，使用ggcharts包绘制只需简单的代码就可以绘制出来，且其结果更符合出版需求，怎么样？这个工具是不是很哇塞啊！

接下里，小编再列列举几个可视化案例：

line_chart()

lollipop_chart()

dumbbell_chart()

diverging_lollipop_chart()

还有更多绘图主题，如下：

theme_hermit

theme_ng

theme_nightblue

更多关于ggcharts包的语法和可视化案例，可参考：ggcharts官网[1]

ps:我们第一期商务图表的绘制课程即将上线，大家敬请期待！

可视化书籍学习圈子

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：

视频教学，和读者零距离互动交流
及时修正勘误和定期新增绘制知识点
拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效

「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。

为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。

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系统学习可视化

当然，在学习数据可视化的道路上，你也有很多问题得不到解答，也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后，在学员群里和大家一起谈论，一起进步，或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的阅读原文。