Диаграммы Санки в R?

Я пытаюсь визуализировать поток данных с помощью диаграммы Санки в R.

Я обнаружил, что это сообщение в блоге ссылается на сценарий R, который создает диаграмму Санки, к сожалению, он довольно сырой и несколько ограничен (см. Ниже образец кода и данных).

Кто-нибудь знает о других сценариях - или, может быть, даже о пакете, - которые более развиты? Моя конечная цель - визуализировать как поток данных, так и проценты по относительному размеру компонентов диаграммы, как в этих примерах диаграмм Санки .

Я разместил несколько похожий вопрос в списке r-help , но после двух недель без каких-либо ответов я пытаюсь удачи здесь, в stackoverflow.

Спасибо, Эрик

PS. Я знаю график параллельных множеств , но это не то, что я ищу.

# thanks to, https://tonybreyal.wordpress.com/2011/11/24/source_https-sourcing-an-r-script-from-github/
  sourc.https     <- function(url, ...) {
# install and load the RCurl package 
if (match('RCurl', nomatch=0, installed.packages()[,1])==0) {
  install.packages(c("RCurl"), dependencies = TRUE)
  require(RCurl)  
} else require(RCurl)    

# parse and evaluate each .R script
  sapply(c(url, ...), function(u) {
    eval(parse(text = getURL(u, followlocation = TRUE, 
    cainfo  = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", 
    package = "RCurl"))), envir = .GlobalEnv)
 } )
 }

# from https://gist.github.com/1423501
sourc.https("https://raw.github.com/gist/1423501/55b3c6f11e4918cb6264492528b1ad01c429e581/Sankey.R")

# My example (there is another example inside Sankey.R):
inputs = c(6, 144)
losses = c(6,47,14,7, 7, 35, 34)
unit = "n ="

labels = c("Transfers",
           "Referrals\n",
           "Unable to Engage",
           "Consultation only",
           "Did not complete the intake",
           "Did not engage in Treatment",
           "Discontinued Mid-Treatment",
           "Completed Treatment",
           "Active in \nTreatment")

SankeyR(inputs,losses,unit,labels)

# Clean up my mess
rm("inputs", "labels", "losses", "SankeyR", "sourc.https", "unit")

Диаграмма Санки, созданная с помощью приведенного выше кода,

Этот сюжет можно создать с помощью networkD3пакета. Он позволяет создавать интерактивные диаграммы Санки. Здесь вы можете найти пример . Я также добавил скриншот, чтобы вы поняли, как это выглядит.

# Load package
library(networkD3)

# Load energy projection data
# Load energy projection data
URL <- paste0(
        "https://cdn.rawgit.com/christophergandrud/networkD3/",
        "master/JSONdata/energy.json")
Energy <- jsonlite::fromJSON(URL)
# Plot
sankeyNetwork(Links = Energy$links, Nodes = Energy$nodes, Source = "source",
             Target = "target", Value = "value", NodeID = "name",
             units = "TWh", fontSize = 12, nodeWidth = 30)

Я создал пакет ( речной график ), который имеет немного другую, но перекрывающуюся функциональность по сравнению с функцией Санки, и может создавать графики, подобные этому:

Если вы хотите сделать это с помощью R, ваша лучшая ставка - это предложение @Roman - взломайте функцию SankeyR . Например - ниже мое очень быстрое исправление - просто ориентируйте метки вертикально, слегка смещайте их и уменьшайте шрифт для входных ссылок, чтобы он выглядел немного лучше. Эта модификация изменяет только строки 171 и 223 в функции SankeyR :

    #line171 - change oversized font size of input label
    fontsize = max(0.5,frInputs[j]*1.5)#1.5 instead of 2.5 

    #line223 - srt changes from 35 to 90 to orient labels vertically, 
    #and offset adjusts them to get better alignment with arrows
    text(txtX, txtY, fullLabel, cex=fontsize, pos=4, srt=90, offset=0.1)

Я не ась в тригонометрии, но это действительно то, что вам нужно для изменения направления стрелок. На мой взгляд, это было бы идеально - если бы вы могли настроить стрелки потерь так, чтобы они были ориентированы горизонтально, а не вертикально. В противном случае, почему мое решение устраняет проблему с ориентацией меток, оно не делает диаграмму более читаемой ...

В дополнение к rCharts , Sankey диаграммы теперь могут быть также генерируется в R с googleVis (версия> = 0.5.0). Например, в этом посте описывается создание следующей диаграммы с помощью googleVis:

R аллювиальныйpackage также сделает это (из ?alluvial).

# install.packages(c("alluvial"), dependencies = TRUE)
require(alluvial)

# Titanic data
tit <- as.data.frame(Titanic)

# 4d
alluvial( tit[,1:4], freq=tit$Freq, border=NA,
     hide = tit$Freq < quantile(tit$Freq, .50),
     col=ifelse( tit$Class == "3rd" & tit$Sex == "Male", "red", "gray") )

plotly имеет ту же мощность, что и networkD3package ( ссылка на пример ).

Судя по этим определениям, этой функции, как и графику параллельных множеств, не хватает возможности разделять и комбинировать потоки (т.е. через более чем один переход).

Поскольку диаграммы Санки представляют собой ориентированные взвешенные графы , может оказаться полезным такой пакет, как qgraph .

SankeyRФункция обеспечивает более четкие метки при сортировке потери в порядке , как текст по убыванию помещается ближе к стрелам на без перекрытия.

Взгляните на //sankeybuilder.com, поскольку он предлагает готовое решение, в котором вы можете загружать свои данные и воспроизводить варианты с течением времени. Переход работает хорошо (аналогично демонстрации youtube в вашем вопросе). Если вы загрузите демо SankeyTrend, оно включает в себя много временных интервалов (Годы данных). После загрузки (автоматически создает санки), нажмите кнопку воспроизведения в верхнем правом углу страницы для воспроизведения временных интервалов, вы даже можете приостановить и возобновить время. Демо-адрес находится здесь: SankeyTrend Надеюсь, это поможет вам в поисках идеальной диаграммы Sankey.

Для полноты картины существует также ggalluvialпакет, предназначенный ggplot2 extensionдля диаграмм аллювиальных отложений / Санки.

Вот пример из документации пакета

# devtools::install_github("corybrunson/ggalluvial", ref = "optimization")
library(ggalluvial)

titanic_wide <- data.frame(Titanic)
ggplot(data = titanic_wide,
       aes(axis1 = Class, axis2 = Sex, axis3 = Age,
           y = Freq)) +
  scale_x_discrete(limits = c("Class", "Sex", "Age"), expand = c(.1, .05)) +
  xlab("Demographic") +
  geom_alluvium(aes(fill = Survived)) +
  geom_stratum() + geom_text(stat = "stratum", label.strata = TRUE) +
  theme_minimal() +
  ggtitle("passengers on the maiden voyage of the Titanic",
          "stratified by demographics and survival") +
  theme(legend.position = 'bottom')

ggplot(titanic_wide,
       aes(y = Freq,
           axis1 = Survived, axis2 = Sex, axis3 = Class)) +
  geom_alluvium(aes(fill = Class),
                width = 0, knot.pos = 0, reverse = FALSE) +
  guides(fill = FALSE) +
  geom_stratum(width = 1/8, reverse = FALSE) +
  geom_text(stat = "stratum", label.strata = TRUE, reverse = FALSE) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0), 
                     breaks = 1:3, labels = c("Survived", "Sex", "Class")) +
  scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) +
  coord_flip() +
  ggtitle("Titanic survival by class and sex")

^{Создано 13.11.2018 пакетом REPEX (v0.2.1.9000)}

Просто откройте исходный код пакета, который использует аллювиальную диаграмму для визуализации этапов рабочего процесса. Поскольку при использовании наносной формы сохраняется история, пересечений по краям нет.

https://github.com/claytontstanley/shiny.alluvial