r语言绘制动态统计图：绘制世界各国的人均GDP，出生时的预期寿命和人口气泡图动画动态gif图|附代码数据

Posted 2023-04-18 大数据部落

全文链接：http://tecdat.cn/?p=7994

最近我们被客户要求撰写关于绘制动态统计图的研究报告，包括一些图形和统计输出。

nations.csv 来自世界银行指标的数据

使用的数据

• warming.csv 有关1880年至2017年全球年平均温度 。

• year

• value 全球平均温度，与1900-2000年的平均温度相比。

•     `simulations.csv`美国国家航空航天局（NASA）对历史温度的模拟数据，估计了自然和人为因素对气候的影响， 包含以下变量：
  

• year

• type 自然还是人为影响因素

• value 来自模拟的全球平均温度，相对于1990-2000年的平均模拟值。

•     `charts` 空文件夹，我们将在其中保存要制作动画的各个帧。
  

配置

启动RStudio，创建一个新的RScript，然后通过选择将工作目录设置为包含下载数据的文件夹Session>Set Working Directory>To Source File Location。

安装

加载我们今天将使用的软件包

# 加载需要的软件包

library(readr)

library(ggplot2)

library(dplyr)

气泡图

我们制作了以下图表，显示了2016年世界各国的人均GDP，出生时的期望寿命和人口：

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动态图可视化：如何、创建具有精美动画图

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这是生成该图表的代码：

# 读取数据

nations <- read_csv("nations.csv")



# 过滤 2016 年的数据 

nations2016 <- nations %>%

  filter(year == 2016)



# 绘制泡泡图

ggplot(nations2016, aes(x = gdp_percap, y = life_expect)) +

  xlab("GDP per capita") +

  ylab("Life expectancy at birth") +

  theme_minimal(base_size = 12, base_family = "Georgia") +

  geom_point(aes(size = population, color = region), alpha = 0.7) +

  scale_size_area(guide = FALSE, max_size = 15) +

  scale_x_continuous(labels = dollar) +

  stat_smooth(formula = y ~ log10(x), se = FALSE, size = 0.5, color = "black", linetype="dotted") +

  scale_color_brewer(name = "", palette = "Set2") +

  theme(legend.position=c(0.8,0.4))

•     `scale_size_area`确保圆的大小根据人口数据按其面积缩放， 。
  

•     `labels  `将X轴标签的格式。
  

•     `stat_smooth`的工作方式类似，`geom_smooth `允许 使用`formula`来指定用于拟合数据趋势线的曲线类型，此处为对数曲线。
  

现在，我们将生成1990年至2016年图表的动画。这是代码：

现在，Viewer通过运行以下命令将其显示在面板中：

animate(nations_plot)

代码的工作方式

• transition_time此功能通过来对数据进行动画处理year，仅显示与任何一个时间点相关的数据。除了每年生成一个帧外，它还生成中间帧以提供平滑的动画。

• "frame_time"在ggtitle函数内使用会在每个帧上放置一个标题，并带有transition_time函数中变量此处的相应值year。

• ease_aes控制动画的进行方式。

• enter_fade ，exit_fade这些功能控制动画中数据点出现或消失的行为。您也可以使用enter_shrink和exit_shrink。

另存为GIF和视频

现在，我们可以将动画另存为GIF或视频

您可以使用选项width和height设置动画的尺寸（以像素为单位）。fps设置GIF的帧速率，以每秒帧数为单位。

要制作视频，您需要代码renderer = ffmpeg_renderer()，这需要在系统上安装FFmpeg。上面的视频代码还将宽高比设置为16：9 。

这是GIF：

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本文选自《r语言绘制动态统计图：绘制世界各国的人均GDP，出生时的预期寿命和人口气泡图动画动态gif图》。

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R语言生存分析之COX比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例

R语言生存分析之COX比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例

森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础, 用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中, 以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心, 用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(conf idence interval , CI), 用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。

在为cox回归绘制森林图的过程中，我们需要使用到survival和survminer两个R包。survival提供了Surv对象和coxph()函数用于进行cox回归；survminer提供了ggforest() 函数用于KM生存分析结果的可视化。

COX比例风险模型（cox proportional-hazards model），以下简称COX模型，是英国统计学家D.R.COX（1972）提出的一种半参数回归模型。该模型通常是用于医学研究中，分析一个或多个前定变量对患者生存时间的影响。与单变量分析常用的Kaplan-Meier 曲线和logrank tests 不同，COX模型是多因素生存分析的方法，并且COX模型可以包含类别变量（例如性别），还可以包含数值变量（例如年龄），而Kaplan-Meier 曲线