Erstellen Sie Waffeldiagramm-Visualisierungen
Quadratische Kreisdiagramme (auch Waffeldiagramme genannt) können verwendet werden, um Teile eines Ganzen für kategorische Mengen zu kommunizieren. Um die Prozentansicht eines Kreisdiagramms zu emulieren, sollte ein 10x10-Raster verwendet werden, wobei jedes Quadrat 1 % der Gesamtsumme darstellt. Moderne Anwendungen von Waffeldiagrammen halten sich nicht unbedingt an diese Regel und können mit einem Gitter beliebiger rechteckiger Form erstellt werden. Best Practices empfehlen, die Anzahl der Kategorien klein zu halten, so wie es auch beim Erstellen von Kreisdiagrammen der Fall sein sollte. Es stehen Werkzeuge zum Erstellen und Zusammenfügen von Waffeldiagrammen sowie zum Verwenden von Glyphen zum Erstellen von Isotyp-Piktogrammen zur Verfügung.
Es verwendet ggplot2 und gibt ein ggplot2-Objekt zurück.
Folgende Funktionen sind implementiert:
waffle
: Erstellen Sie Waffeldiagramme (quadratische Kreise).
draw_key_pictogram
: Legendenersteller für Piktogramme
fa_grep
: Suche nach Schriftarten. Fantastische Glyphennamen für ein Muster
fa_list
: Alle Font Awesome-Glyphen auflisten
fa5_brand
: Schriftart Awesome 5 Brand
fa5_solid
: Schriftart Awesome 5 Solid
geom_pictogram
: Piktogramm Geom
geom_waffle
: Waffel (quadratisches Kreisdiagramm) Geom
install_fa_fonts
: Installiere Font Awesome 5 Schriftarten
iron
: Vertikales, linksbündiges Layout für Waffelplots
scale_label_pictogram
: Wird mit geom_pictogram() verwendet, um Font Awesome-Schriftarten Etiketten zuzuordnen
theme_enhance_waffle
: Cruft-Entferner für Waffeldiagramm-Themen, der mit jedem anderen Thema verwendet werden kann
install.packages( " waffle " ) # NOTE: CRAN version is 0.7.0
# or
remotes :: install_github( " hrbrmstr/waffle " )
HINWEIS: Um die Installationsoptionen „remotes“ verwenden zu können, muss das Paket {remotes} installiert sein.
library( waffle )
library( magrittr )
library( hrbrthemes )
library( ggplot2 )
library( dplyr )
library( waffle )
# current verison
packageVersion( " waffle " )
# # [1] '1.0.2'
data.frame (
parts = factor (rep( month.abb [ 1 : 3 ], 3 ), levels = month.abb [ 1 : 3 ]),
vals = c( 10 , 20 , 30 , 6 , 14 , 40 , 30 , 20 , 10 ),
col = rep(c( " navy " , " black " , " maroon " ), 3 ),
fct = c(
rep( " Thing 1 " , 3 ),
rep( " Thing 2 " , 3 ),
rep( " Thing 3 " , 3 )
)
) - > xdf
xdf % > %
count( parts , wt = vals ) % > %
ggplot(
aes( fill = parts , values = n )
) +
geom_waffle(
n_rows = 20 ,
size = 0.33 ,
colour = " white " ,
flip = TRUE
) +
scale_fill_manual(
name = NULL ,
values = c( " #a40000 " , " #c68958 " , " #ae6056 " ),
labels = c( " Fruit " , " Sammich " , " Pizza " )
) +
coord_equal() +
theme_ipsum_rc( grid = " " ) +
theme_enhance_waffle()
xdf % > %
count( parts , wt = vals ) % > %
ggplot(
aes( label = parts , values = n )
) +
geom_pictogram(
n_rows = 10 ,
aes( colour = parts ),
flip = TRUE ,
make_proportional = TRUE
) +
scale_color_manual(
name = NULL ,
values = c( " #a40000 " , " #c68958 " , " #ae6056 " ),
labels = c( " Fruit " , " Sammich " , " Pizza " )
) +
scale_label_pictogram(
name = NULL ,
values = c( " apple-alt " , " bread-slice " , " pizza-slice " ),
labels = c( " Fruit " , " Sammich " , " Pizza " )
) +
coord_equal() +
theme_ipsum_rc( grid = " " ) +
theme_enhance_waffle() +
theme(
legend.key.height = unit( 2.25 , " line " ),
legend.text = element_text( size = 10 , hjust = 0 , vjust = 0.75 )
)
xdf % > %
count( parts , wt = vals ) % > %
ggplot(
aes( label = parts , values = n )
) +
geom_pictogram(
n_rows = 20 ,
size = 6 ,
aes( colour = parts ),
flip = TRUE ,
family = " FontAwesome5Brands-Regular "
) +
scale_color_manual(
name = NULL ,
values = c( " #073f9c " , " black " , " #f34323 " ),
labels = c( " BitBucket " , " GitHub " , " Other " )
) +
scale_label_pictogram(
name = NULL ,
values = c( " bitbucket " , " github " , " git-alt " ),
labels = c( " BitBucket " , " GitHub " , " Other " )
) +
coord_equal() +
theme_ipsum_rc( grid = " " ) +
theme_enhance_waffle() +
theme(
legend.text = element_text( hjust = 0 , vjust = 1 )
)
library( hrbrthemes )
library( waffle )
library( tidyverse )
tibble(
parts = factor (rep( month.abb [ 1 : 3 ], 3 ), levels = month.abb [ 1 : 3 ]),
values = c( 10 , 20 , 30 , 6 , 14 , 40 , 30 , 20 , 10 ),
fct = c(rep( " Thing 1 " , 3 ), rep( " Thing 2 " , 3 ), rep( " Thing 3 " , 3 ))
) - > xdf
ggplot(
data = xdf ,
aes( fill = parts , values = values )
) +
geom_waffle(
color = " white " ,
size = 1.125 ,
n_rows = 6
) +
facet_wrap( ~ fct , ncol = 1 ) +
scale_x_discrete(
expand = c( 0 , 0 , 0 , 0 )
) +
scale_y_discrete(
expand = c( 0 , 0 , 0 , 0 )
) +
ggthemes :: scale_fill_tableau( name = NULL ) +
coord_equal() +
labs(
title = " Faceted Waffle Geoms "
) +
theme_ipsum_rc( grid = " " ) +
theme_enhance_waffle()
library( dplyr )
library( waffle )
storms % > %
filter( year > = 2010 ) % > %
count( year , status ) - > storms_df
ggplot(
data = storms_df ,
aes( fill = status , values = n )
) +
geom_waffle(
color = " white " ,
size = .25 ,
n_rows = 10 ,
flip = TRUE
) +
facet_wrap(
~ year ,
nrow = 1 ,
strip.position = " bottom "
) +
scale_x_discrete() +
scale_y_continuous(
labels = function ( x ) x * 10 , # make this multiplier the same as n_rows
expand = c( 0 , 0 )
) +
ggthemes :: scale_fill_tableau( name = NULL ) +
coord_equal() +
labs(
x = " Year " , y = " Count " ,
title = " Faceted Waffle Bar Chart " ,
subtitle = " {dplyr} storms data "
) +
theme_minimal(
base_family = " Roboto Condensed "
) +
theme(
panel.grid = element_blank(),
axis.ticks.y = element_line()
) +
guides(
fill = guide_legend( reverse = TRUE )
)
parts <- c( 80 , 30 , 20 , 10 )
waffle( parts , rows = 8 )
parts <- data.frame (
names = LETTERS [ 1 : 4 ],
vals = c( 80 , 30 , 20 , 10 )
)
waffle( parts , rows = 8 )
c(
`Un-breachednUS Population` = ( 318 - 11 - 79 ),
`Premera` = 11 ,
`Anthem` = 79
) - > parts
waffle(
parts = parts ,
rows = 8 ,
size = 1 ,
colors = c( " #969696 " , " #1879bf " , " #009bda " ),
legend_pos = " bottom "
)
Verstöße gegen Gesundheitsakten als Anteil der US-Bevölkerung
Ein Quadrat == 1 Mio. Personen
waffle(
parts = parts / 10 ,
rows = 3 ,
colors = c( " #969696 " , " #1879bf " , " #009bda " )
)
Verstöße gegen Gesundheitsakten als Anteil der US-Bevölkerung
(Ein Quadrat == 10 Mio. Personen)
library( extrafont )
waffle(
parts = parts / 10 ,
rows = 3 ,
colors = c( " #969696 " , " #1879bf " , " #009bda " ),
use_glyph = " medkit " ,
size = 8
) +
expand_limits(
y = c( 0 , 4 )
)
Über: https://www.nytimes.com/2008/07/20/business/20debt.html
c(
`Mortgagen($84,911)` = 84911 ,
`Auto andntuition loansn($14,414)` = 14414 ,
`Home equity loansn($10,062)` = 10062 ,
`Credit Cardsn($8,565)` = 8565
) - > savings
waffle(
parts = savings / 392 ,
rows = 7 ,
size = 0.5 ,
legend_pos = " bottom " ,
colors = c( " #c7d4b6 " , " #a3aabd " , " #a0d0de " , " #97b5cf " )
)
Durchschnittliche Haushaltsersparnisse pro Jahr
(1 Quadrat == 392 $)
Ähnlich wie https://eagereyes.org/techniques/square-pie-charts
professional <- c( `Male` = 44 , `Female (56%)` = 56 )
waffle(
parts = professional ,
rows = 10 ,
size = 0.5 ,
colors = c( " #af9139 " , " #544616 " )
)
Mit:
iron(
waffle(
parts = c( thing1 = 0 , thing2 = 100 ),
rows = 5
),
waffle(
parts = c( thing1 = 25 , thing2 = 75 ),
rows = 5
)
)
Ohne (Sie können dies jetzt über keep
-Parameter deaktivieren):
iron(
waffle(
parts = c( thing1 = 0 , thing2 = 100 ),
rows = 5 ,
keep = FALSE
),
waffle(
parts = c( thing1 = 25 , thing2 = 75 ),
rows = 5 ,
keep = FALSE
)
)
Professionelles Personal-Makeup
Iron-Beispiel (Linksausrichtung und Auffüllung für mehrere Plots)
pain.adult.1997 <- c( `YOY (406)` = 406 , `Adult (24)` = 24 )
waffle(
parts = pain.adult.1997 / 2 ,
rows = 7 ,
size = 0.5 ,
colors = c( " #c7d4b6 " , " #a3aabd " ),
title = " Paine Run Brook Trout Abundance (1997) " ,
xlab = " 1 square = 2 fish " , pad = 3
) - > A
pine.adult.1997 <- c( `YOY (221)` = 221 , `Adult (143)` = 143 )
waffle(
parts = pine.adult.1997 / 2 ,
rows = 7 ,
size = 0.5 ,
colors = c( " #c7d4b6 " , " #a3aabd " ),
title = " Piney River Brook Trout Abundance (1997) " ,
xlab = " 1 square = 2 fish " , pad = 8
) - > B
stan.adult.1997 <- c( `YOY (270)` = 270 , `Adult (197)` = 197 )
waffle(
parts = stan.adult.1997 / 2 ,
rows = 7 ,
size = 0.5 ,
colors = c( " #c7d4b6 " , " #a3aabd " ),
title = " Staunton River Trout Abundance (1997) " ,
xlab = " 1 square = 2 fish "
) - > C
iron( A , B , C )
cloc :: cloc_pkg_md()
Lang | # Dateien | (%) | LoC | (%) | Leerzeilen | (%) | # Zeilen | (%) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R | 14 | 0,44 | 624 | 0,35 | 218 | 0,36 | 439 | 0,38 |
Rmd | 2 | 0,06 | 255 | 0,15 | 88 | 0,14 | 139 | 0,12 |
SUMME | 16 | 0,50 | 879 | 0,50 | 306 | 0,50 | 578 | 0,50 |
{cloc} ? Metriken für Waffel
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