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rChartsによるインタラクティブな可視化表現
- 7. rChartsデモ準備 ★rChartsのインストール&ロード if (!require(rCharts)) { if (!require(devtools)) { install.packages("devtools") require(devtools) } install_github("rCharts", "ramnathv") require(rCharts) }
- 8. Highchartsデモ • Highchartsで可視化してみる ★irisの散布図をプロット デフォルトでグループのフィルタが可能 ★ hPlot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, type = "scatter", group = "Species")
- 9. Highchartsデモ • Highchartsの機能を使ってみる • JavaScriptのライブラリへのパラメータ値を 変更する事が可能 ★irisの散布図をプロット ＋マウスで選択した範囲を拡大 ＋画像形式でダウンロード • p<-hPlot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, type = "scatter", group = "Species") p$chart(zoomType="xy") p$exporting(enabled = T) p
- 10. NVD3デモ • NVD3で可視化してみる ★irisの散布図をプロット デフォルトでグループのフィルタが可能 ★ nPlot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, type = "scatterChart", group = "Species")
- 11. NVD3デモ • NVD3の機能を使ってみる JavaScriptのライブラリへのパラメータ 値を変更する事が可能 ★irisの散布図をプロット ＋軸の出力形式を変更 • p<-nPlot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, type = "scatterChart", group = "Species") p$chart(showDistX = TRUE, showDistY = TRUE) p$xAxis(axisLabel="Petal.Length") p$yAxis(axisLabel="Petal.Width") p
- 14. HighChartsとNVD3比較 •出力されたソースを見比べると・・・ "yAxis": [ { "title": { "text": "Petal.Length" } } ], "series": [ { "data": [ [ 0.1, 1.1 ], ：(省略) [ 0.6, 1.6 ] ], "name": "setosa", "type": "scatter", "marker": { "radius": 3 } }, data = [ { "Sepal.Length": 5.1, "Sepal.Width": 3.5, "Petal.Length": 1.4, "Petal.Width": 0.2, "Species": "setosa" }, { "Sepal.Length": 4.9, "Sepal.Width": 3, "Petal.Length": 1.4, "Petal.Width": 0.2, "Species": "setosa" }, { "Sepal.Length": 4.7, "Sepal.Width": 3.2, "Petal.Length": 1.3, "Petal.Width": 0.2, "Species": "setosa" },Highcharts NVD3
- 16. HighChartsとNVD3比較 •NVD3ならこんなことが可能 •散布図のあるポイントに対して、付加情報を 表示することでより情報量を増やす • p<-nPlot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, type = "scatterChart", group = "Species") p$chart(showDistX = TRUE, showDistY = TRUE) p$xAxis(axisLabel="Petal.Length") p$yAxis(axisLabel="Petal.Width") p$chart(tooltipContent = "#! function(key, x, y, e, graph){ return 'Sepal.Length: ' + e.point['Sepal.Length'] + ', Sepal.Width: ' + e.point['Sepal.Width']; } !#") p
- 19. NVD3 時系列データ編 •いい感じのデータが無かったので、 •ちょっと前処理 •#東京電力が公開している2013年の電力使用量を取得 tmp<-readLines("http://www.tepco.co.jp/forecast/html/images/juyo-2013.csv") electric<-read.csv(textConnection(tmp), header=F, skip=3) names(electric) <- c("date", "time", "value") electric<-transform(electric, date=as.Date(date)) #１時間毎のデータから日のピーク値を算出 electric2<-aggregate(electric$value, list(electric$date), max) names(electric2)<-c("date", "value")
- 20. NVD3 時系列データ編 •1年のデータを折れ線でプロット •NVD3の機能を利用して日付範 囲を任意に変更可能に • p <- nPlot(value ~ date, data = electric2, type = 'lineWithFocusChart') p$xAxis( tickFormat="#!function(d) { return d3.time.format('%m/%d')(new Date( d * 86400000 )); }!#" ) p$x2Axis( tickFormat="#!function(d) { return d3.time.format('%b')(new Date( d * 86400000 )); }!#" ) p$chart(tooltipContent = "#! function(key, x, y, e, graph){ return 'date: ' + d3.time.format('%Y/%m/%d')(new Date( e.point.date * 86400000 )); } !#") p$set(width=1000, height=500) p
- 24. rCharts Tips •rChartsでプロットしているファイル をそのままGISTに投稿可能 •投稿するとURLがプロンプトに出 力されるので、そのまま共有 •R Markdownにも組み込み可能 p<-nPlot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, type = "scatterChart", group = "Species") p$publish('title', host='gist')
- 27. •Let’s have Fun!! :) •