r读取shape文件可视化_【一篇足够】数据可视化高阶入门【代码实战】
以R可视化为桥梁经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。以此为基础，进阶
以R可视化为桥梁
经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。
R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。
本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。
以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。
首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。具体说明如下：
大家参考一下即可，本文着重具体操作。
数据集可在这里下载：
http://stu-docx.hismartlab.club/public/data/SENIC.txtstu-docx.hismartlab.club本文的代码部分，用Rmarkdown来实现，我们一起来做。
1准备可能用到的包
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(shiny)
library(griidExtra)
library(DT)
```这里介绍一下tidyverse，这个包是Rstudio开发的数据分析功能包的合集，已经成为一种生态体系，本文需要用到ggplot2就在其中，每次载入tidyverse，相关的包会显示出来，
如下图所示，足见其完备，其中dplyr也是一个非常实用的数据处理的包，在本文中也会有所使用。
plotly和shiny也是本文的重点，自然要载入。其他显示在图，并未于此提及的包会在后续步骤中用到时再做介绍。
2 读取数据，简单展示
2.1 根据数据集描述整理变量标签
variable_labels <- c("ID", "Length of Stay", "Age", "Infection Risk",
"Routine Culturing Ratio", "Routine Chest X-ray Ratio",
"Number of Beds", "Medical School Affiliation", "Region",
"Average Daily Census", "Number of Nurses",
"Available Facilities & Services"2.2 读取数据
senic <- read.table("senic.txt")2.3 根据数据集描述更改列名
colnames(senic) <- c("ID", paste("X", seq(1:11), sep = ""))这里改列名的时候，用的是X1-X12, 因为变量全名过长，仅用作标签。
2.4 对读入数据进行简单展示
senic %>%
DT::datatable(colnames = variable_labels, options = list(pageLength = 5))这里面的%>%是tidyverse的工作流（pipeline）符号，用于衔接目的相近或功能相似的代码块。展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示：
3 创建离群值函数
目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。这里对函数的规定如下：
- 1 分位数函数quantile()计算第一和第三个四分位数Q1和Q3。
- 2 返回离群值的索引，即x值大于的观测值的Q3+1.5(Q3-Q1)，或小于Q1-1.5(Q3-Q1)
这里也可以熟悉一下R语言函数的创建方法，如下：
get_outliers <- function(X){
q <- quantile(X, c(0.25, 0.75)) quant_diff <- 1.5 * (q[2] - q[1])
indx <- which(X < q[1] - quant_diff | X > q[2] + quant_diff)
return(indx) 从上述代码中，希望大家好好理解which的用法。函数创建完成，测试一下。
如下所示：
```{r echo=FALSE}
get_outliiers<-function(x){
q<-quantile(X, c(0.25, 0.75))
quantdiff<-1.5*(q[2]-q[1])
indx<-which(X<q[q]-quant_diff|X>q[2]+quant_diiff)
return(indx)
}
get_outliiers(senic$X1)
` ``[1] 47 104 112
4 绘制单一变量的密度曲线
这里还有一个额外要求，就是把该变量的离群值也要表现出来。
终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。
在这里，这个变量选取X3,对应变量标签中的Infection Risk
代码如下：
infection_ggplot <- ggplot(senic, aes(X3)) +
stat_density(geom = "line") +
geom_point(data = senic[get_outliers(senic$X3), ],
aes(y = 0), shape = 5) + xlab("Infection risk") + ylab("Density") +
theme_minimal() + theme(panel.grid = element_blank())
infection_ggplot可见，
第1行中，进行 数据集和变量的确认；
第2行，利用stat_density绘制密度曲线，
第3,4行，利用geom_point将离群值添加，并设置了点的形状；
第5行，为x，y轴添加名称；
第6行，设置极简的主题；
最后一行，显示该图，
如下所示：
5 绘制多变量的密度曲线
这里的图形内容要求同上，但要求所有图排列一起。
可以这样想，在上一题中，实现了一个变量的图，而批量出图应该用循环语句就可以解决，而把所有的图排列的一起，
R语言中也有相应包（gridExtra）可以完成。
ggcol <- function(col){ outlier_data <- senic %>% slice(get_outliers(senic[, col])) x_label_col <- variable_labels[which(colnames(senic) == col)] p <- ggplot(senic, aes_string(col)) + stat_density(geom = "line") + ylab("Density") + xlab(x_label_col) if(nrow(outlier_data) != 0){ p <- p + geom_point(data = outlier_data, aes_string(y = 0), shape = 5) } return(p)}list_of_plots <- lapply(colnames(senic), ggcol)grid.arrange(arrangeGrob(grobs = list_of_plots))在如上代码实现中，对于上一段的思路又作了进一步的优化。
第1-10行，创建绘图函数参数是列名；
第2行，获取该列的离群值；
第3行，为后续作图时的x轴名称赋值；
第4-5行，绘制密度曲线图，请注意string_aes是专门用于批量出图的功能；
第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理；
第12行，利用lapply函数进行向量化计算，相当于一个手写循环，只不过效率更高，代码也更优雅，得到是所有变量图像对象的列表；
最后一行，利用图像排版函数讲多图列出
出图如下：
做到这里，是否已经对ggplot2和R语言可视化功能有些认识了？
实际上，就本题而言，还有其他方法，比如string_aes是可以不用的，这一点读者朋友可以再多想想。
6 观察相关性
ggplot(senic, aes(X10, X3, color = X6)) + geom_point() +
xlab("Number of nurses") + ylab("Infection risk") +
theme_minimal() + theme(panel.grid = element_blank()) + labs(color = "Number of beds")
7 plotly来了
一般而言，ggplot2属于学院派，安静而严密，而plotly对比而言，表现出明显的动态特征，使可视化感染力倍增。
7.1 与ggplot2的衔接
ggplotly函数可将ggplot2的图转化为plotly
ggplotly(infection_ggplot, message=FALSE)
7.2 直方图与离群值
我们做个直方图再把离群值附上。
senic %>%
select(X3) %>%
plot_ly(x=~X3) %>%
add_fun(function(plot_ly){
plot_ly %>%
slice(get_outliers(X3)) %>%
add_markers(x = ~X3, y = 0, symbol = ~1, symbols = "diamond",
name = "outlier")
}) %>%
add_histogram(nbinsx = 30, showlegend=FALSE) %>%
layout(
xaxis = list(title = "Infection Risk"),
yaxis = list(title = "Count")
)
可见，
第1-3行中，选定基本数据；
第4-9行，增加了一个嵌套函数，点出离群值，希望大家对这段代码好好思考一下；
第10行，绘制直方图。
建议出图之后，大家好好把玩一下plotly的图像。
8 利用shiny生成交互式可视化
shiny是R生态系统中一个准企业级的交互式可视化工具，在用户界面体验方面有极佳的表现。
在这里我们把上边第五题的内容，用shiny展示一下：用选择框来动态选择出图。最后你会发现，一点都不难。
ui <- fluidPage(
checkboxGroupInput(inputId = "variables", label = "Select variables to plot",
choiceNames = variable_labels[-c(1, 8, 9)],
choiceValues = colnames(senic)[-c(1, 8, 9)],
inline = TRUE),
sliderInput(inputId = "bw", label = "Select bandwidth",
min = 0.1, max = 10, value = 1),
plotOutput("plt")
)
server <- function(input, output) {
output$plt <- renderPlot({
validate(
need(
input$variables, "Select at least one variable."
)
)
ggcol <- function(col){
outlier_data <- senic %>% slice(get_outliers(senic[, col]))
x_label_col <- variable_labels[which(colnames(senic) == col)]
p <- ggplot(senic, aes_string(col)) + stat_density(geom = "line",
bw = input$bw) +
ylab("Density") + xlab(x_label_col)
if(nrow(outlier_data) != 0){
p <- p + geom_point(data = outlier_data, aes_string(y = 0), shape = 5)
}
return(p)
}
list_of_plots <- lapply(colnames(senic)[-c(1, 8, 9)], ggcol)
names(list_of_plots) <- colnames(senic)[-c(1, 8, 9)]
grid.arrange(arrangeGrob(grobs = list_of_plots[input$variables]))
})
}
shinyApp(ui, server)可见，
第1-9行中，设定用户界面以及输入数据样式；
第11-37行，设置输出样式，读入输入值，整理之前的功能代码，调用。
效果如下。
大家应该有如此的感觉了吧，按照本文，一步一步下来，到最后看似复杂的交互式应用时，写起代码来已经成顺水推舟之势。
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