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? 와플

와플 차트 시각화 만들기

설명

정사각형 원형 차트(와플 차트라고도 함)는 범주형 수량에 대해 전체의 일부를 전달하는 데 사용할 수 있습니다. 원형 차트의 백분율 보기를 에뮬레이트하려면 각 사각형이 전체의 1%를 나타내는 10x10 격자를 사용해야 합니다. 와플 차트의 최신 사용은 반드시 이 규칙을 준수할 필요는 없으며 직사각형 모양의 격자로 만들 수 있습니다. 모범 사례에서는 원형 차트를 만들 때와 마찬가지로 범주 수를 작게 유지하는 것이 좋습니다. 와플 차트를 생성하고 함께 연결하고 글리프를 사용하여 아이소타입 픽토그램을 만드는 도구가 제공됩니다.

ggplot2를 사용하고 ggplot2 객체를 반환합니다.

주석 안에 무엇이 들어있나요?

다음 기능이 구현됩니다.

waffle : 와플(사각형 원형) 차트 만들기
draw_key_pictogram : 픽토그램용 범례 작성기
fa_grep : 패턴에 대한 Font Awesome 글리프 이름 검색
fa_list : 모든 Font Awesome 글리프를 나열합니다.
fa5_brand : 폰트 어썸 5 브랜드
fa5_solid : 글꼴 멋진 5 솔리드
geom_pictogram : 픽토그램 기하학
geom_waffle : 와플(사각형 원형 차트)
install_fa_fonts : Font Awesome 5 글꼴 설치
iron : 와플 플롯을 위한 수직, 왼쪽 정렬 레이아웃
scale_label_pictogram : Font Awesome 글꼴을 레이블에 매핑하기 위해 geom_pictogram()과 함께 사용됩니다.
theme_enhance_waffle : 다른 테마와 함께 사용할 수 있는 와플 차트 테마 엉터리 제거 프로그램

설치

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

참고: '원격' 설치 옵션을 사용하려면 {remotes} 패키지가 설치되어 있어야 합니다.

용법

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

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

먼저 몇 가지 새로운 내용을 준비하세요.

 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 )
  )

검!

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()

저울이 있는 와플 막대 차트!

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 )
  )

기본 예

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

데이터 프레임 사용

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

waffle( parts , rows = 8 )

약간 더 복잡한 예

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 "
)

미국 인구의 일부에 따른 건강 기록 위반

정사각형 1개 == 1백만 명

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

미국 인구의 일부에 따른 건강 기록 위반

(1개의 정사각형 == 10m ppl)

library( extrafont )

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

오래된 즐겨찾기 복제하기

경로: 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 " )
)

매년 평균 가구 저축

(1제곱 == $392)

더 많은 복제

https://eagereyes.org/techniques/square-pie-charts와 유사

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

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

이제 기본 수준으로 요인을 유지합니다.

와 함께:

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

없음(지금은 매개변수 keep 통해 비활성화할 수 있음):

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

전문인력 구성

철의 예(여러 플롯의 왼쪽 정렬 및 패딩)

 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 )