R语言-动画

使用动画可以使得图形更形象,更能反映数据的变化

1.安装环境gganimate

 if(!require(devtools)) install.packages("devtools")

 devtools::install_github("dgrtwo/gganimate")

 #需要注意的是这个包依赖于ImageMagick来产生动画，所以还需要安装ImageMagick

 install.packages("installr")

 installr::install.ImageMagick("http://www.imagemagick.org/script/download.php")

 #在安装该软件的过程中,有一个页面全部打钩,否则动画无法找到可执行文件

2.加载包

 library(readr)

 library(dplyr)

 library(DT)

 library(maps)

 library(ggplot2)

 library(ggthemes)

 library(tibble)

 library(lubridate)

 library(tidyr)

 library(gganimate)

3.加载数据集

 url_csv <- 'https://raw.githubusercontent.com/d4tagirl/R-Ladies-growth-maps/master/rladies.csv'

 rladies <- read_csv(url(url_csv))%>%

   select(-1)

 datatable(rladies, rownames = FALSE,

           options = list(pageLength = 5))

　　结论:该数据集是Rladies数据集,是一个全球女权组织的社区,主要改变性别歧视

　　主要字段:screen_name 社区名称

　　　　　　 location 地点

created_at 创建时间

　　　　　　 follower 追随人数

　　　　　　 age_days 到目前的时间(2017-05-16)

lon 社区的经度

lat  社区的纬度

4.静态图形

 # 加载世界地图

 world <- ggplot() +

   borders('world',color='gray85',fill='gray80')+

   theme_map()

 # 将每个社区作为点加载到地图上

 map <- world +

   geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=followers),data=rladies,colour='purple',alpha=.5)+

   scale_size_continuous(range=c(1,8),breaks=c(250,500,750,1000))+

   labs(size='Followers')

　　结论:可以看出美国和欧洲的女权社区很多

5.创建动态图形(展示每一个月的变化)

#使用tibble创建开始日期和起始点的数据,tribble是data.frame的替代

ghost_points_ini <- tibble(

  created_at = as.Date('2011-09-11'),

  followers=0,lon=0,lat=0

)

# 使用tibble创建结束日期和终止点的数据

ghost_points_fin <- tibble(

  created_at=seq(as.Date('2017-05-16'),

                 as.Date('2017-05-30'),

                 by='days'),

  followers=0,lon=0,lat=0

)

# gganimate 需要指定frame作为参数,

# cumulative 为T表示

map <- world +

  geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=followers,

                 frame=created_at,cumulative=T),

             data=rladies,color='purple',alpha=.5)+

  geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=followers,

                 frame=created_at,cumulative=T),

             data=ghost_points_ini,color='purple',alpha=0)+

  geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=followers,

                 frame=created_at,cumulativte=T),

             data=ghost_points_fin,color='purple',alpha=0)+

  scale_size_continuous(range=c(1,8),breaks=c(250,500,750,1000))+

  labs(size='Followers')

#开启动画

gganimate(map)

　　结论:可以知道女权社区起源于美国,慢慢向欧洲扩散,最后覆盖到拉丁美洲,此图还有修改的空间,圆点随着社区成立的时间而增大

6.修改动态图形

 # 选择月份中展示的日期展示(1,10,20)

 dates <- as_tibble(seq(floor_date(as.Date(min(rladies$created_at)),

                                   unit = 'month'),

                        as.Date('2017-05-15'),

                        by='days')) %>%

   filter(day(value) %in% c(1,10,20))

 # 创建新的数据集,只选择screen_name和date,同时根据时间计算用户的比例

 rladies_frames <- rladies %>%

   select(screen_name) %>%

   expand(screen_name,date=dates$value) %>%

   right_join(rladies,by='screen_name') %>%

   filter(date > created_at) %>%

   mutate(age_total=as.numeric(age_days,units='days'),

          age_at_date= as.numeric(difftime(date,created_at,units = 'days'),

                                  units = 'days'),

          est_followers=((followers-1)/age_total)*age_at_date)

 ghost_points_ini2 <- ghost_points_ini %>%

   mutate(date=created_at,est_followers = 0)

 ghost_points_fin2 <- ghost_points_fin %>%

   expand(date=created_at,rladies) %>%

   select(date,est_followers=followers,lon,lat)

 map_frames <- world +

   geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=est_followers,frame=date),

          data=rladies_frames,colour='purple',alpha=.5)+

   geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=est_followers,frame=date),

              data = ghost_points_ini2,alpha=0)+

   geom_point(aes(x=lon,y=lat,size=est_followers,frame=date),

              data = ghost_points_fin2,colour='purple',alpha=.5)+

   scale_size_continuous(range=c(1,8),breaks=c(250,500,750,1000))+

   labs(size='Followers')

 gganimate(map_frames)

　　结论:可以看出全球女权社区不断地壮大的过程

　　　　  2012~2016年女权社区处于起步的状态,集中在美国,

　　   　  2016~2017年开始向欧洲发展,2017年欧洲的女权社区的规模超过美国

　　　　 2017年之后女权社区王拉丁美洲开始逐步的发展