地图可视化（五）：可交互柱状图

一些数据处理

读取数据：

Code

library(tidyverse)

data <- read.csv("data/地址经纬度数据.csv", encoding = 'UTF-8')
data <- data %>%
  filter(!is.na(longitude), !is.na(latitude))

由于企业/机构种类繁多，这里只选取频数最多的前 4 种类型：

Code

top4 <- data %>%
  group_by(company_type) %>% 
  summarise(freq = n()) %>%
  arrange(desc(freq)) %>%
  slice(1:4) %>%
  select(company_type)

top4 <- top4$company_type

print(top4)
## [1] "省科技型中小企业"             "高企"                        
## [3] "市级企业研究开发中心"         "省级高新技术企业研究开发中心"

过滤数据：

Code

data <- data %>%
  filter(company_type %in% top4)

data %>% head() %>% knitr::kable()

company_type	name	clean_address	longitude	latitude
省级高新技术企业研究开发中心	新昌药业省级高新技术企业研究开发中心	绍兴滨海新城致远中大道168号	120.8196	30.18395
省级高新技术企业研究开发中心	喜临门床具省高新技术企业研究开发中心	绍兴袍江群贤东路20号	120.6050	30.06792
省级高新技术企业研究开发中心	振德医用敷料省高新技术企业研究开发中心	绍兴市越城区皋埠镇皋北工业区	120.6658	30.01624
省级高新技术企业研究开发中心	古纤道新材料省高新技术企业研究开发中心	浙江省绍兴市越城区斗门街道望海路18号	120.6315	30.11049
省级高新技术企业研究开发中心	古纤道高新纤维材料省级高新技术企业研究开发中心	浙江省绍兴市越城区斗门街道望海路18号	120.6315	30.11049
省级高新技术企业研究开发中心	绍兴软钎焊技术研究开发中心	绍兴市越城区东湖镇五联工业园区	120.6353	30.00826

使用 plotly 绘制可交互柱状图

计算频数，除了使用 group_up 还可以使用 table：

Code

counts <- table(data$company_type)
counts
## 
##                         高企 省级高新技术企业研究开发中心 
##                          529                          113 
##             省科技型中小企业         市级企业研究开发中心 
##                         1590                          114

Code

library(plotly)

plot_ly(x = names(counts), y = counts, type = "bar") %>% 
      layout(
        title = "企业/机构类型",
        xaxis = list(title = "", tickangle = -90), # x轴标签旋转90度
        yaxis = list(title = "数量")
      )

从高到低排列：

Code

counts <- counts %>%
  as.data.frame() %>%
  mutate(Var1 = as.factor(Var1))

library(forcats)
counts$Var1 <- fct_reorder(counts$Var1, counts$Freq, .desc = TRUE)

Code

plot_ly(data = counts, x = ~Var1, y = ~Freq, type = "bar") %>% 
      layout(
        title = "企业/机构类型",
        xaxis = list(title = "", tickangle = -90), # x轴标签旋转90度
        yaxis = list(title = "数量")
      )

使用 echarts4r 绘制可交互柱状图

Code

df <- data.frame(counts) %>% rename("type" = "Var1", "num" = "Freq")
df %>% knitr::kable()

type	num
高企	529
省级高新技术企业研究开发中心	113
省科技型中小企业	1590
市级企业研究开发中心	114

Code

library(echarts4r)

df %>%
e_charts(type) %>% # 横轴
  e_bar(num) %>% # 纵轴
  e_x_axis(
    axisLabel = list(interval = 0, rotate = 15), # x 轴刻度旋转90度
    name = "", # 坐标轴标题
    nameLocation = "center", # 横坐标轴标题的位置
    nameGap = 30
  ) %>% # 坐标轴标题与坐标轴之间的距离
  e_y_axis(
    interval = 200, # 显示间隔
    name = "数量", # 坐标轴名称
    formatter = "{value} 家"
  ) %>% # 坐标轴标签的格式化文本
  e_legend(formatter = "企业/机构数量") %>% # 设置图例
  e_labels(formatter = "{@[1]}家")

一点点修改：

Code

df %>%
e_charts(type) %>% # 横轴
  e_bar(num) %>% # 纵轴
  e_x_axis(
    axisLabel = list(interval = 0, rotate = 15), # x 轴刻度旋转90度
    name = "", # 坐标轴标题
    nameLocation = "center", # 横坐标轴标题的位置
    nameGap = 30
  ) %>% # 坐标轴标题与坐标轴之间的距离
  e_y_axis(
    interval = 250, # 显示间隔
    name = "数量", # 坐标轴名称
  ) %>% 
  e_legend(formatter = "企业/机构数量") %>% # 设置图例
  e_labels(formatter = "{@[1]}家")