流线图

作者

[编辑] 黄可昕;

[贡献] 王诗翔, 罗鹏, 杨泓, 李柯馨, 石盈, 郑虎.

流线图是一种堆叠区域图。它表示多个群体的数字变量的演变。通常在中心轴周围显示区域，边缘呈圆弧状以形成流动的形状。

示例

Streamgraph DEMO

环境配置

  • 系统要求： 跨平台（Linux/MacOS/Windows）

  • 编程语言：R

  • 依赖包：streamgraph, dplyr, htmlwidgets, ggplot2, ggstream

# 安装包
if (!requireNamespace("streamgraph", quietly = TRUE)) {
  remotes::install_github("hrbrmstr/streamgraph")
}
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) {
  install.packages("dplyr")
}
if (!requireNamespace("htmlwidgets", quietly = TRUE)) {
  install.packages("htmlwidgets")
}
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggplot2")
}
if (!requireNamespace("ggstream", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggstream")
}

# 加载包
library(streamgraph)
library(dplyr)
library(htmlwidgets)
library(ggplot2)
library(ggstream)

数据准备

主要运用R内置数据集ChickWeight和一批2020年新冠感染的数据。

# 1.R内置的data——ChickWeight
## 此样本一共有50个样本，下面的数据集chick_new_2 选择了Diet为1的5个代表性样本
chick_new_1 <- subset(ChickWeight,Diet=="1")
chick_new_2 <- chick_new_1[c(1:12,144:155,73:95,156:167),]

# 2.2020年新冠病毒感染的数据（数据来源于GISAID数据库）
## 通过数据整理得到以下数据，covid_all表示每个月内不同地区感染新冠肺炎病毒的总人数
covid_all <- readr::read_csv(
"https://bizard-1301043367.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/covid_all.csv")
head(covid_all)
# A tibble: 6 × 6
   ...1   X.1     X location      time       count
  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>         <date>     <dbl>
1     1     1     1 Africa        2020-01-01    17
2     2     2     2 Asia          2020-01-01   787
3     3     3     3 Europe        2020-01-01   119
4     4     4     4 North America 2020-01-01    78
5     5     5     5 South America 2020-01-01     2
6     6     6     6 Africa        2020-02-01    14
covid_month <- readr::read_csv(
"https://bizard-1301043367.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/covid_month.csv")
head(covid_month)
# A tibble: 6 × 7
   ...1   X.2   X.1     X location      month count
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>         <dbl> <dbl>
1     1     1     1     1 Africa            1    17
2     2     2     2     2 Asia              1   787
3     3     3     3     3 Europe            1   119
4     4     4     4     4 North America     1    78
5     5     5     5     5 South America     1     2
6     6     6     6     6 Africa            2    14

可视化

1. 基本绘图（运用streamgraph包）

可以用简单的几行代码构建流线图。

1.1 基本代码

以2020年新冠病毒感染的数据为例

streamgraph(covid_all, key = "location",
            value = "count",date = "time",
            height="300px", width="1000px")

基本绘图

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

运用streamgraph包创作的流线图，可直接将鼠标放在不同颜色上，图形会直接显示具体信息；也可以通过下拉按钮知道每个样本的具体情况。

1.2 添加下拉按钮

通过sg_legend()函数，添加下拉按钮。与其他streamgraph()选项不同，sg_legend()是在管道命令（%>%）之后使用的。

streamgraph(covid_all, key = "location",
            value = "count",date = "time",
            height="300px", width="1000px") %>%
  sg_legend(show=TRUE, label="location: ")

添加下拉按钮

1.3 改变形状

可通过调整interpolate参数改变流线图形状

streamgraph(covid_all, key = "location",
            value = "count",date = "time",
            interpolate="step",
            height="300px", width="1000px") %>%
sg_legend(show=TRUE, label="location: ")

改变形状

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

1.4 改变颜色

  • scale_fill_brewer()：使用一个 R ColorBrewer调色板，包括连续和分类的。

  • scale_fill_manual()：构建自定义颜色调色板：只需提供一个包含所选颜色的向量即可。

streamgraph(covid_all,key = "location",
            value = "count",date = "time",
            interpolate="linear",
            height="300px", width="1000px") %>%
  sg_fill_brewer("Reds")

改变颜色

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

2. 流线图的偏移

有以下三种情况：

  • silhouette: 形状显示在水平轴的两侧
  • zero: 显示在0线之上。
  • expand: 相当于百分比堆积面积图，完整高度用于可视化百分比。

2.1 silhouette

streamgraph(covid_all,key = "location",
            value = "count",date = "time",
            offset="silhouette",
            height="300px", width="1000px")

silhouette

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

2.2 zero

streamgraph(covid_all,key = "location",
            value = "count",date = "time",
            offset="zero",
            height="300px", width="1000px")

zero

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

2.3 expand

streamgraph(covid_all,key = "location",
            value = "count",date = "time",
            offset="expand",
            height="300px", width="1000px")

expand

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

3. 将图表保存为html文件

使用htmlwidgets包的saveWidget()函数

pp <- streamgraph(chick_new,key = "Chick",
                  value = "weight",date = "Time",
                  height="300px", width="1000px")
saveWidget(pp, file=paste0( getwd(), "/HtmlWidget/streamgraphDropdown.html"))

4. 基本绘图（运用ggplot2包）

与streamgraph包相比，ggplot2包可以自定义更加详细的内容。

4.1 基本代码

以2020年新冠病毒感染的数据为例。

covid_all %>% 
  ggplot(aes(time, count, fill = location, label = location, color = location)) +
  geom_area()

基本代码

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

4.2 美化图形

  • 调整曲线形状：geom_stream()
  • 调整颜色：scale_fill_manual()和scale_color_manual() 
covid_all %>% 
  ggplot(aes(time, count, fill = location, label = location, color = location))  +
  geom_stream(type = "ridge", bw=1)

美化图形

这个流线图描述了不同地区在2020年不同时间段感染新冠病毒的人数。

4.3 以ChickWeight数据为例

chick_new_2 %>% 
  ggplot(aes(Time, weight, fill = Chick, label = Chick, color = Chick)) +
  geom_area()

以ChickWeight数据为例

这个流线图描述了不同小鸡体重随时间的变化情况。

应用场景

StreamgraphApp1
图 1: 流线图应用

这个流线图显示了流感谱系循环的时间变化。 [1]

参考文献

[1] Dhanasekaran V, Sullivan S, Edwards KM, Xie R, Khvorov A, Valkenburg SA, Cowling BJ, Barr IG. Human seasonal influenza under COVID-19 and the potential consequences of influenza lineage elimination. Nat Commun. 2022 Mar 31;13(1):1721. doi: 10.1038/s41467-022-29402-5. PMID: 35361789; PMCID: PMC8971476.

[2] Wickham, H., & François, R. (2019). dplyr: A Grammar of Data Manipulation (Version x.y.z). Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=dplyr

[3] Rudis, B. (2015). streamgraph: An htmlwidget for building streamgraph visualizations. Retrieved from https://github.com/hrbrmstr/streamgraph

[4] Wickham, H., & Romain François. (2024). devtools: Tools to Make Developing R Packages Easier (Version 2.4.5). Retrieved from [https://CRAN.R-project.org/package=devtools](https://cran.r-project.org/package=devtools

[5] Vaidyanathan R, Cheng J, Allaire JJ, Xie Y. htmlwidgets: HTML Widgets for R. R package version 1.6.4. 2023. Available from: https://CRAN.R-project.org/package=htmlwidgets.

[6] David Sjoberg (2021). ggstream: Create Streamplots in ‘ggplot2’. R package version 0.1.0. https://CRAN.R-project.org/package=ggstream