30.1 PKG

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library(tidyverse)      # 数据处理和可视化相关的包
library(babynames)      # 美国婴儿名字数据集
# remotes::install_github("hrbrmstr/streamgraph")
library(streamgraph)    # 流图可视化包

30.2 Streamgraph

流图是一种堆叠面积图。

与堆叠面积图不同，流图没有尖角：边缘是圆滑的，给人一种流动的优美感觉。此外，面积通常围绕中心轴偏移，形成流动的有机形状。

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# 从 github 加载数据集，并筛选指定的女性名字
data <- babynames |>
    filter(
        name %in%
            c(
                "Ashley",
                "Amanda",
                "Jessica",
                "Patricia",
                "Linda",
                "Deborah",
                "Dorothy",
                "Betty",
                "Helen"
            )
    ) |>
    filter(sex == "F")

# 绘制流图，展示不同名字随年份的数量变化
data |>
    streamgraph(key = "name", value = "n", date = "year") |>
    sg_fill_brewer("BuPu")

使用 streamgraph 展示不同女性名字随年份变化的趋势

Streamchart 适合研究整体情况。但它们不适合研究每个个体的变化：很难在各个时间点上减去其他组别的高度。

若要获得更准确但吸引力稍低的图表，可以考虑使用小多图的小型线图或面积图。

Streamchart 在交互模式下非常实用：突出显示一个组别能直接让你了解其发展情况。

仅显示在 X 轴上方：

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# 从数据中绘制流图，offset="zero" 使所有面积都堆叠在 X 轴上方
data |>
    streamgraph(key = "name", value = "n", date = "year", offset = "zero") |>
    sg_fill_brewer("BuPu")

仅显示在 X 轴上方的 streamgraph

顶格百分比：

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# 使用 babynames 数据，绘制顶格百分比流图
# offset = "expand" 参数将每年各名字数量标准化为百分比
data |>
    streamgraph(key = "name", value = "n", date = "year", offset = "expand") |>
    sg_fill_brewer("BuPu")

顶格百分比 streamgraph，显示各名字占比随时间变化

30.3 streamgraph

30.3.1 基本

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library(streamgraph)  # 加载 streamgraph 包，用于绘制流图

# 创建示例数据框，包含年份、类别名称和对应的数值
data <- data.frame(
    year = rep(seq(1990, 2016), each = 10),      # 年份从1990到2016，每年10个类别
    name = rep(letters[1:10], 27),               # 10个类别（a到j），每年重复
    value = sample(seq(0, 1, 0.0001), 270)       # 随机生成270个数值
)

# 基本流图：指定类别、数值和年份三个参数
pp <- data |>
    streamgraph(key = "name", value = "value", date = "year", height = "300px", width = "1000px")

pp  # 显示流图

基本 streamgraph 示例，展示不同类别随年份变化的趋势

30.3.2 基线

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# 加载 streamgraph 包
library(streamgraph)

# 创建示例数据框，包含年份、类别名称和对应的数值
data <- data.frame(
    year = rep(seq(1990, 2016), each = 10),      # 年份从1990到2016，每年10个类别
    name = rep(letters[1:10], 27),               # 10个类别（a到j），每年重复
    value = sample(seq(0, 1, 0.0001), 270)       # 随机生成270个数值
)

# 类型1（默认）：offset="silhouette"，面积围绕中心轴对称分布
p1 <- data |>
    streamgraph(key = "name", value = "value", date = "year",
                            offset = "silhouette",
                            width = "400px", height = "300px"
    )
p1
# 类型2：offset="zero"，所有面积堆叠在X轴上方
p2 <- data |>
    streamgraph(key = "name", value = "value", date = "year",
                            offset = "zero",
                            width = "400px", height = "300px"
    )
p2
# 类型3：offset="expand"，每年各类别标准化为百分比，显示占比变化
p3 <- data |>
    streamgraph(key = "name", value = "value", date = "year",
                            offset = "expand",
                            width = "400px", height = "300px"
    )
p3

类型1：offset=‘silhouette’，面积围绕中心轴对称分布

类型2：offset=‘zero’，所有面积堆叠在X轴上方

类型3：offset=‘expand’，每年各类别标准化为百分比，显示占比变化

不同基线类型的 streamgraph 示例，展示 offset 参数的效果

30.3.3 shape

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library(streamgraph) # 加载 streamgraph 包

# 创建示例数据框，包含年份、类别名称和对应的数值
data <- data.frame(
    year = rep(seq(1990, 2016), each = 10), # 年份从1990到2016，每年10个类别
    name = rep(letters[1:10], 27), # 10个类别（a到j），每年重复
    value = sample(seq(0, 1, 0.0001), 270) # 随机生成270个数值
)

# shape1：经典流图（默认插值，曲线平滑）
p1 <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        width = "400px",
        height = "300px"
    )
p1
# shape2：堆叠面积图（线性插值，边缘为直线）
p2 <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        interpolate = "linear",
        width = "400px",
        height = "300px"
    )
p2
# shape3：堆叠条形图（阶梯插值，边缘为阶梯状）
p3 <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        interpolate = "step",
        width = "400px",
        height = "300px"
    )
p3

shape1：经典流图（默认插值）

shape2：堆叠面积图（线性插值）

shape3：堆叠条形图（阶梯插值）

不同 shape 类型的 streamgraph 示例，展示 interpolate 参数的效果

30.3.4 color

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# 加载 streamgraph 包
library(streamgraph)

# 创建示例数据框，包含年份、类别名称和对应的数值
data <- data.frame(
    year = rep(seq(1990, 2016), each = 10), # 年份从1990到2016，每年10个类别
    name = rep(letters[1:10], 27), # 10个类别（a到j），每年重复
    value = sample(seq(0, 1, 0.0001), 270) # 随机生成270个数值
)

# 图1：使用 RColorBrewer 连续型调色板 "Blues"
p1 <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        width = "400px",
        height = "300px"
    ) |>
    sg_fill_brewer("Blues") # 设置填充色为连续型调色板
p1

不同配色方式的 streamgraph 示例，展示 sg_fill_brewer 和 sg_fill_manual 的用法

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# 图2：使用 RColorBrewer 分类调色板 "Pastel1"
p2 <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        width = "400px",
        height = "300px"
    ) |>
    sg_fill_brewer("Pastel1") # 设置填充色为分类调色板
p2

不同配色方式的 streamgraph 示例，展示 sg_fill_brewer 和 sg_fill_manual 的用法

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# 图3：手动指定颜色（可用数字、颜色名、rgb等）
p3 <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        width = "400px",
        height = "300px"
    ) |>
    sg_fill_manual(c(1:10)) # 手动指定颜色
p3

不同配色方式的 streamgraph 示例，展示 sg_fill_brewer 和 sg_fill_manual 的用法

30.4 Interactivity

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# 加载 streamgraph 包
library(streamgraph)

# 创建示例数据框，包含年份、类别名称和对应的数值
data <- data.frame(
    year = rep(seq(1990, 2016), each = 10),      # 年份从1990到2016，每年10个类别
    name = rep(letters[1:10], 27),               # 10个类别（a到j），每年重复
    value = sample(seq(0, 1, 0.0001), 270)       # 随机生成270个数值
)

# 绘制带图例的流图
# sg_legend(show = TRUE, label = "names: ") 用于显示图例并设置图例标签
pp <- data |>
    streamgraph(
        key = "name",
        value = "value",
        date = "year",
        height = "300px",
        width = "1000px"
    ) |>
    sg_legend(show = TRUE, label = "names: ")

pp  # 显示流图

带有图例的 streamgraph 示例，展示如何添加图例并自定义标签

30.5 Pearl

Aggregated Household Wealth 有行内标签

X max