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?ワッフル

ワッフルチャートの視覚化を作成する

説明

正方形の円グラフ (別名ワッフルチャート) は、全体の一部をカテゴリ数量として伝達するために使用できます。円グラフのパーセント表示をエミュレートするには、各正方形が全体の 1% を表す 10x10 グリッドを使用する必要があります。現在のワッフルチャートの使用法は、必ずしもこのルールに準拠しているわけではなく、任意の長方形のグリッドを使用して作成できます。ベストプラクティスでは、円グラフを作成する場合と同様に、カテゴリの数を少なく保つことをお勧めします。ワッフルチャートを作成したり、それらをつなぎ合わせたり、グリフを使用してアイソタイプピクトグラムを作成したりするためのツールが提供されています。

ggplot2 を使用し、ggplot2 オブジェクトを返します。

缶の中身は何ですか

次の機能が実装されています。

waffle : ワッフル（正方形の円）グラフを作成します
draw_key_pictogram : ピクトグラムの凡例ビルダー
fa_grep : パターンの Font Awesome グリフ名を検索します
fa_list : すべての Font Awesome グリフをリストします
fa5_brand : Font Awesome 5 ブランド
fa5_solid : Font Awesome 5 Solid
geom_pictogram : ピクトグラムジオム
geom_waffle : ワッフル（四角円グラフ） Geom
install_fa_fonts : Font Awesome 5 フォントをインストールします
iron : ワッフルプロットの縦方向の左揃えレイアウト
scale_label_pictogram : Font Awesome フォントをラベルにマッピングするために geom_pictogram() とともに使用されます
theme_enhance_waffle : 他のテーマで使用できるワッフルチャートテーマの不要物除去ツール

インストール

install.packages( " waffle " ) # NOTE: CRAN version is 0.7.0
# or
remotes :: install_github( " hrbrmstr/waffle " )

注: 「remotes」インストールオプションを使用するには、{remotes} パッケージがインストールされている必要があります。

使用法

library( waffle )
library( magrittr )
library( hrbrthemes )
library( ggplot2 )
library( dplyr )
library( waffle )

# current verison
packageVersion( " waffle " )
# # [1] '1.0.2'

最初にいくつかの新しい部分を追加します

 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 )
  )

ジオム！

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()

目盛付きワッフル棒グラフ!

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 )
  )

基本的な例

 parts <- c( 80 , 30 , 20 , 10 )
waffle( parts , rows = 8 )

データフレームを使用する

 parts <- data.frame (
  names = LETTERS [ 1 : 4 ],
  vals = c( 80 , 30 , 20 , 10 )
)

waffle( parts , rows = 8 )

もう少し複雑な例

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 "
)

米国人口に占める医療記録侵害の割合

1 平方 == 100 万人

waffle(
  parts = parts / 10 , 
  rows = 3 ,
  colors = c( " #969696 " , " #1879bf " , " #009bda " )
)

米国人口に占める医療記録侵害の割合

(1 マス == 1000 万人)

library( extrafont )

waffle(
  parts = parts / 10 , 
  rows = 3 , 
  colors = c( " #969696 " , " #1879bf " , " #009bda " ),
  use_glyph = " medkit " , 
  size = 8
) + 
  expand_limits(
    y = c( 0 , 4 )
  )

昔のお気に入りを複製する

経由: 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 " )
)

毎年の世帯の平均貯蓄額

(1 平方 == $392)

さらなるレプリケーション

https://eagereyes.org/techniques/square-pie-charts に類似

 professional <- c( `Male` = 44 , `Female (56%)` = 56 )

waffle(
  parts = professional , 
  rows = 10 , 
  size = 0.5 ,
  colors = c( " #af9139 " , " #544616 " )
)

ファクターをデフォルトレベルで維持するようになりました

と：

iron(
  waffle(
    parts = c( thing1 = 0 , thing2 = 100 ), 
    rows = 5
  ),
  waffle(
    parts = c( thing1 = 25 , thing2 = 75 ), 
    rows = 5
  )
)

なし (今すぐkeepパラメーターを使用してこれを無効にできます):

iron(
  waffle(
    parts = c( thing1 = 0 , thing2 = 100 ), 
    rows = 5 , 
    keep = FALSE
  ),
  waffle(
    parts = c( thing1 = 25 , thing2 = 75 ), 
    rows = 5 , 
    keep = FALSE
  )
)

プロフェッショナルな労働力の構成

Iron の例 (複数のプロットの左揃えとパディング)

 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 )