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