R可视化数据包rCharts的探索运用

前言：

学习R将近大半年了，从小白步入了门槛。一直对可视化很感兴趣，很早就看到rCharts这个数据包了，总想下一个玩玩，但苦于在Rstudio的install.package的安装数据包中没找到，又由于忙着学一些建模知识后来也就没在意。最近在自己买的一本书里发现了该包的运用，遂写下该篇文章进行分享。

一、安装及相关安装准备:

安装rCharts需要安装以下包：

安装小tips:

当然你可以选择先安装devtools包，在安装此包时他会附带的把其他包一起打包下载：如RCurl、RJSONIO等，最后把安装错误的包再单独安装下。

安装好之后我们就可以开始愉快的安装rCharts包了

devtools::install_github("ramnathv/rCharts")

PS:ramnathv代表这个包的作者，rCharts代表这个包的名称

devtools::install_github表示运用devtools下的install_github函数

一、使用rCharts的rPlot()函数进行可视化展示。

载入数据包:

library(rCharts)

首先调用ggplot2中的diamonds砖石数据集

data("diamonds", package = "ggplot2")

1.散点图（point）

以切割进行分类展示，观测价格与钻石重量（克拉）的关系

rPlot(price ~ carat cut, data = diamonds,

type = "point", color = "cut")

以下为输出结果：

鼠标移动到图片上会显示相关数据，

与此也可以对多重分面进行展示：

比如还想观察颜色和切割的下价格，克拉关系

rPlot(price ~ carat cut + color, data = diamonds,

type = "point", color = "cut")

本次运行是笔记本，中等配置，运行后会卡一会，卡的时候请耐心等待，第一次尝试的时候由于比较手贱，多点了几下，程序崩溃了。

2. 条形图（bar）

调用HairEyeColor数据集

data("HairEyeColor")

将数据集转化为数据框格式，并仅选男性数据

p

直接作条形图，堆叠在一起

以下进行修改，以eye分类，wrap(自动转行）

p$facet(var = 'Eye', type = 'wrap', rows = 2)

p

3. 箱线图（Box）

务必要给y变量加上box(xxx)

rPlot(x = 'Species', y = 'box(SepalWidth)', data =iris, type = 'box', color = 'Species')

二、使用rCharts的nPlot()函数进行可视化展示。（NVD3复用图表和组件d3.js项目。）

1.条形图（multiBarChar）

将数据转化为数据框格式

str(hair_eye_male)

nPlot(Freq~Hair, group = "Eye", data = hair_eye_male, type = "multiBarChart")

红框可以选择是分组还是堆叠显示，并且在右上角可以筛选需要观测的数据，

注：当type = "muLtiBarHorizontaChart"条形图为横向

2.气泡图（scatterChart）

a

type = "scatterChart")

设置xy轴名称（这个气泡图不会显示xy轴的名称）需要手动设置

a$xAxis(axisLabel = "Sepal.Width")

a$yAxis(axisLabel = "Sepal.Length")

设置刻度

a$chart(showDistX = TRUE, showDistY = TRUE)

设置颜色

a$chart(color= c("red" ,"blue", "green"))

a

3. 饼图（PieChart）

x

当选择diamonds，cut切割时图例颜色能正确使用（图例个数较少），color图例显示有问题

x$chart(color = c("Red", "orange", "yellow", "green", "blue", "indigo", "purple"))

x

当设置donut=TRUE时显示为环形图

x$chart(donut=TRUE)

4.折线图(Line）

数据集来自于ggplot2的economics

data

mPlot(x= "date", y = list("psavert", "uempmed"),

data = data,type = "Line", pointSize = 0, lineWidth = 1)

参考书籍：《R语言与数据挖掘》