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Crie visualizações de gráfico de waffle

Descrição

Gráficos de pizza quadrados (também conhecidos como gráficos waffle) podem ser usados para comunicar partes de um todo para quantidades categóricas. Para emular a visualização percentual de um gráfico de pizza, uma grade 10x10 deve ser usada com cada quadrado representando 1% do total. Os usos modernos de gráficos de waffle não seguem necessariamente esta regra e podem ser criados com uma grade de qualquer formato retangular. As práticas recomendadas sugerem manter o número de categorias pequeno, assim como deve ser feito ao criar gráficos de pizza. São fornecidas ferramentas para criar gráficos waffle, bem como juntá-los, e para usar glifos para fazer pictogramas de isotipos.

Ele usa ggplot2 e retorna um objeto ggplot2.

O que há dentro da lata

As seguintes funções são implementadas:

waffle : Faça gráficos de waffle (torta quadrada)
draw_key_pictogram : Construtor de legenda para pictogramas
fa_grep : Pesquise nomes de glifos impressionantes de fontes para um padrão
fa_list : Lista todos os glifos Font Awesome
fa5_brand : Fonte impressionante 5 marca
fa5_solid : Fonte incrível 5 sólida
geom_pictogram : Pictograma Geom
geom_waffle : Waffle (gráfico de pizza quadrado) Geom
install_fa_fonts : Instale Font Awesome 5 fontes
iron : Layout vertical alinhado à esquerda para plotagens de waffle
scale_label_pictogram : Usado com geom_pictogram() para mapear fontes Font Awesome para rótulos
theme_enhance_waffle : Removedor de lixo de tema de gráfico de waffle que pode ser usado com qualquer outro tema

Instalação

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

NOTA: Para usar as opções de instalação 'remotes' você precisará ter o pacote {remotes} instalado.

Uso

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

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

Algumas novidades primeiro

 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 )
  )

Geomas!

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()

Gráficos de barras de waffle com escalas!

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 )
  )

Exemplo básico

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

Use um quadro de dados

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

waffle( parts , rows = 8 )

Exemplo um pouco mais complexo

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 "
)

Violações de registros de saúde como fração da população dos EUA

Um quadrado == 1m pessoas

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

Violações de registros de saúde como fração da população dos EUA

(Um quadrado == 10m pessoas)

library( extrafont )

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

Replicando um antigo favorito

Via: 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 " )
)

Poupança média das famílias a cada ano

(1 quadrado == $ 392)

Mais replicação

Semelhante a 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 " )
)

Mantém os níveis de fator por padrão agora

Com:

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

Sem (você pode desativar isso através do parâmetro keep agora):

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

Maquiagem profissional para força de trabalho

Exemplo de ferro (alinhamento à esquerda e preenchimento para vários gráficos)

 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 )