R语言可视化——REmap动态地图

发表于 | 分类于 | | 阅读次数
| 字数统计 1,897 字 | 阅读时长 7 分钟

今天开始，要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。

说起来，这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库，在业界地位首屈一指。

经过大神的努力，我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式，来调用Echarts核心功能，而不用亲自去学js代码，就可以创建动态地图可视化作品。

如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图，以及交通通勤图，以及后来的一带一路可视化路线图，肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。

下面我们开始简单介绍REmap的主要功能：

REmap包中涵盖有一组函数，我所知道并用过的有REmap、REmapB、REmapC、REmapH。

每一个函数都对应着几种炫酷的动态效果类型：

今天我们先介绍REmap函数并利用该函数制作简单的流向图：

安装及加载：

1
2
3
install.packages("devtools")
devtools::install_github("lchiffon/REmap")   #开发者/包名
library(REmap)    #加载

语法介绍：

REmap函数的作图理念与ggplot其实还是有雷同的，它也是将数据信息和美学信息分开表达，数据信息包含在数据表中，而美化修饰参数都包含在theme内。

1
2
3
remap(mapdata, title = " ", 
subtitle = "", 
theme = get_theme("Dark"))

这是一个典型的REmap函数的结构，mapdata是我们所要展示的数据框格式数据集，里面包含了两列数据：起点位置、终点信息。

title用于设置主标题、subtitle用于设置副标题。而theme用于设定整个图形的主题风格，该主题是一个封装的函数变量，里面包含诸多参数信息（各种点线面的颜色、度量等信息）。

下面是一个典型的REmap主题内的参数示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
get_theme(theme = "Dark",
                  lineColor = "Random",
                  backgroundColor = "#1b1b1b",
                  titleColor = "fff",
                  borderColor = "rgba(100,149,237,1)",
                  regionColor = "#1b1b1b",
                  labelShow = T,
                  pointShow = F,
                  pointColor = "gold")

参数说明：

  • 参数一：theme为总体配色，默认选项有“Dark”、“Bright”、“Sky”、“none”
  • 参数二：lineColor为线条颜色，默认是随机， 也可自行设置，如’red’
  • 参数三：backgroundColor为地图外背景颜色
  • 参数四：titleColor为标题颜色
  • 参数五：borderColor为地图中地域边缘颜色，不同省份、城市的边缘
  • 参数六：regionColor为地域颜色，即地图显示的颜色
  • 参数七：labelShow为逻辑参数，是否显示地域名称，默认为T，即显示，只用于remapC函数
  • 参数八：pointShow为逻辑参数，是否显示地域所在点，默认为F，不显示，只用于remapC函数
  • 参数九：pointColor为pointShow中点的颜色，只用于remapC函数

REmap可以非常轻松的获取城市地点的经纬度数据：

以大连为例：

1
2
get_city_coord("大连")
[1] 121.62139  38.91934

如果想要获取一组城市的经纬度信息，可以直接赋值给城市向量：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
city_list <- c("beijing","tianjin","shenyang","dalian","zhengzhou")
get_geo_position(city_list)
       lon      lat      city
1 116.4136 39.91101   beijing
2 117.2059 39.09091   tianjin
3 123.4390 41.81134  shenyang
4 121.6214 38.91934    dalian
5 113.6313 34.75349 zhengzhou

而且据说这两个函数大部分时候对拼音与汉字，甚至拼音的大小写都不敏感，所以避免了很多麻烦。

生成模拟数据集：

创建起始点：

1
2
destination<- c("beijing","tianjin","shenyang","dalian","zhengzhou")    #终点
origin<- rep("dalian",length(destination))        #起点

合成数据框格式的起终点数据

1
map_data<- data.frame(origin,destination)

数据预览：

1
2
3
4
5
6
7
head(map_data)
  origin destination
1 dalian     beijing
2 dalian     tianjin
3 dalian    shenyang
4 dalian      dalian
5 dalian   zhengzhou

作图函数：

1
2
3
4
map_out<-remap(mapdata=map_data,        #流向地图的数据源（依次为起点、重点两列）
                title="我是标题",       #设置主标题
                subtitle="我是副标题",  #设置副标题
                theme =get_theme(theme="Bright")) #设置主题（默认主题一共有三套：“Dark”,“Bright,”Sky“）

运行以上代码之后，动态图表已经生成名为map_out的对象，只需使用plot函数调用一下map_out图表对象就可以看到该动态图表效果。

提示下，这里的map_out的对象是一个js代码生成的html对象，运行完plot之后，动态图表效果不是呈现在R的图表窗口而是调用了桌面浏览器的Web窗口。

1
2
plot(map_out)
Save img as: C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\RtmpAxQndv/ID_20161015191055_242761.html

运行完成之后，浏览器窗口会自动呈现动态图表效果：

其实仔细看以上代码，与ggplot的地图代码相比，要简单很多，数据集也很简单（最重要的直接支持地点名称而不需要经纬度数据），当然这些便利性主要归功于它的底层代码是调用Echarts项目，地理位置信息有百度地图的强大系统支持。

可选主题介绍：

Dark主题：

1
2
map_out1<-remap(mapdata=map_data,title="我是标题",subtitle="我是副标题",theme =get_theme(theme="Dark"))
plot(map_out1)

Sky主题：

1
2
3
4
5
6
7
map_out2<-remap(mapdata=map_data,title="我是标题",subtitle="我是副标题",theme =get_theme(theme="Sky"))
map_out<-remap(mapdata=map_data,        
                title="我是标题",        
                subtitle="我是副标题", 
                theme =get_theme(theme="Bright"))
plot(map_out2)

关于主题自定义：

以上是该函数内置的三款主题，当然如果你要想自定义主题的话，也是可以的，但是需要将theme="Sky"设置为none，否则系统主题会覆盖掉你自定义的主题。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
map_out3<-remap(mapdata=map_data,    #设计流向地图
title="我是标题",                    #设置标题
subtitle="我是副标题",               #设置副标题
theme=get_theme(theme="none",        #设置主题     
lineColor="blue",                    #设置线条颜色
backgroundColor="white",             #设置背景颜色
titleColor="black",                  #设置标题颜色
borderColor="grey",                  #设置地区边界颜色
regionColor="SandyBrown")            #设置地区颜色
)
plot(map_out3)

但是个人习惯，还是比较喜欢先将主题定义好并命名，然后在运行图表代码的时候直接饮用，这样比较利于后期主题的微调：

1
2
3
4
5
6
mytheme<-get_theme(theme="none",     #设置主题     
lineColor="blue",                    #设置线条颜色
backgroundColor="white",             #设置背景颜色
titleColor="black",                  #设置标题颜色
borderColor="grey",                  #设置地区边界颜色
regionColor="Bisque")
1
2
3
4
5
map_out4<-remap(mapdata=map_data,    
title="我是标题",                   
subtitle="我是副标题",             
theme=get_theme(theme="none"))
plot(map_out4)

当然如果将数据框中的数据两列调换，那么地图就可以做成流入图。

1
2
origin<- c("beijing","tianjin","shenyang","dalian","zhengzhou")    #终点
destination<- rep("dalian",length(destination))        #起点

合成数据框格式的起终点数据

1
2
3
4
5
6
7
map_data<- data.frame(origin,destination) 
map_out5<-remap(mapdata=map_data,    
title="我是标题",                   
subtitle="我是副标题",             
theme=get_theme(theme="Bright"))
plot(map_out5)

如果想要存储该HTML对象，需要设定临时目录：

1
2
3
setwd("D:/R/Rscript")      #保存图片的位置，不做修改默认为R的工作路径
options(remap.js.web=T)    #动态网页图保存命令
plot(map_out5)             #保存的同时自动调用浏览器窗口

其实以上所有图表都是带有动态交互效果的！

联系方式：
wechat：ljty1991
Mail:578708965@qq.com
个人公众号：数据小魔方（datamofang）

qq交流群：[魔方学院]298236508

个人简介：
杜雨
财经专业研究僧；
伪数据可视化达人；
文科背景的编程小白；
喜欢研究商务图表与地理信息数据可视化，爱倒腾PowerBI、SAP DashBoard、Tableau、R ggplot2、Think-cell chart等诸如此类的数据可视化软件，创建并运营微信公众号“数据小魔方”。
Mail:578708965@qq.com

备注信息：
知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议进行许可。

坚持原创技术分享，您的支持将鼓励我继续创作!