Wie erstelle ich ein Orbit Chart in R? (Plotly/ggplot2)

Question

Ich habe Zeit ohne Richtung forschen verbrachte, wie ein orbit chart

Ich würde ideal erstellen möchte in der Lage sein, interaktive Versionen zu erstellen (wie Plotly), aber eine ggplot2 würde auch ausreichen.

Alle Vorschläge werden sehr geschätzt!

Answer 1

Für eine wöchentliche Vis-Wettbewerb vor einiger Zeit, erstellte ich einige Diagramme wie folgt. Ich denke, der allgemein akzeptierte Begriff ist jetzt "Connected Scatterplot".

Hier ist das Skelett plotly Code ich verwendet.

plot_ly(
    df, 
    x = x_var, 
    y = y_var, 
    group = group_var, 
    mode = "markers") %>% 
    add_trace(
    x = x_var, 
    y = y_var, 
    xaxis = list(title = ""), 
    yaxis = list(title = ""), 
    group = group_var, 
    line = list(shape = "spline"), 
    showlegend = FALSE, 
    hoverinfo = "none") 

Sie am github repo for my submission aussehen kann, die sowohl für ggplot und plotly den Code enthält, um angeschlossene Scatterplots zu erzeugen.

Answer 2

Mit ggplot2:

geom_path() verbindet die Beobachtungen in der Reihenfolge, in der sie in den Daten erscheinen. geom_line() verbindet sie in der Reihenfolge der Variablen auf der x-Achse.

vom ggplot Handbuch Seite genommen: http://docs.ggplot2.org/current/geom_path.html

Sie auch geom_curve ausprobieren können und geom_segment wenn Sie mehr Kontrolle wünschen.

Answer 3

Dank @Bishop war ich in der Lage, etwas zu formulieren, das meinem idealen Orbit Chat sehr nahe kommt. Ich habe einige Diagrammannotationen für das Anfangs- und Enddatum und eine Beschriftung für die Richtung, in der die optimale Lösung ist, eingefügt.

max_date <- final_data_grp[which.max(final_data_grp$week_num), ] 
min_date <- final_data_grp[which.min(final_data_grp$week_num), ] 

end <- list(
    x = max_date$AreaWOH, 
    y = max_date$SLevel, 
    text = paste('End', max_date$MondayDate), 
    xref = "x", 
    yref = "y" 
) 

start <- list(
    x = min_date$AreaWOH, 
    y = min_date$SLevel, 
    text = paste('Start', min_date$MondayDate), 
    xref = "x", 
    yref = "y" 
) 

best_label = list(
    x = min(final_data_grp$AreaWOH), 
    y = max(final_data_grp$SLevel), 
    text = 'Best Scenario', 
    showarrow = FALSE, 
    bordercolor='#c7c7c7', 
    borderwidth=2, 
    borderpad=4, 
    bgcolor='#ff7f0e', 
    opacity=.7 
) 

plot_ly(
    final_data_grp, 
    x = AreaWOH, 
    y = SLevel, 
    group = MondayDate, 
    showlegend = FALSE, 
    marker = list(size = 8, 
       color = 'black', 
       opacity = .6)) %>% 
    add_trace(
    x = AreaWOH, 
    y = SLevel, 
    line = list(shape = "spline"), 
    hoverinfo = "none", 
    showlegend = FALSE) %>% 
    layout(annotations = list(start, end, best_label))