
作者:伍正祥
来源:AI入门学习
今天教大家画一个图,桑基图,一个大大提高你的江湖地位的图。桑基图是一种流图,其实在前期文章中提到过,但是并没有讲细节的画法,现在教大家两种画法,一个是R语言(案例1、2、3),一个是直接在线画(案例4)。
案例1:你的工资是怎么霍霍的?
假如你月薪20000,你能拿到多少?最后花完还剩多少?可能比你想象的要少。一部分被国家拿走,当然国家并不是要你的钱,只是帮你存起来,等你长大了,不对,是老了会还给你的(此处我想起了压岁钱的故事),当然税收部分,那国家说了,强制征收,打死都不会给你的。国家的拿完了,然后扣除柴米油盐酱醋茶等一些列开支,你会发现,又回到了穷人的队伍。
以杭州为例,根据工资计算器,五险一金+所得税大约扣6000多,你能拿到13000多,为什么扣这么多,因为杭州公积金12%,所以欢迎大家来杭州发展。除掉五险一金,就是各项生活开支了,最后剩下不足4000了。说了这么多,数据怎么表达更直观,大部分网站都用二维饼图,在分类很多的情况下,饼图比较乱,其实桑基图会有更好的表现力,看具体的绘图步骤。
step1:数据准备,理清各类数据金额或者比例
step2:数据格式转换,宽格式的转换成3列,注意会汇总多一行或者多行
step3:可以把数字标签加到文本描述里面,准备好后,套用文末代码即可
工资是怎么样离你而去的
案例2:比赛数据样本量统计
比赛分为初赛和复赛,初赛复赛分别有训练集和测试集,在训练集中,有5个分类,存在各种交叉,用桑基图如下。
比赛数据样本量统计
案例3:手机各个渠道销售量统计
手机品牌商会在不同的渠道进行销售,不同渠道又会在不同的省份进行销售,用其他类型的图表表达都显得拥挤,但是桑基图恰到好处的表现出来了,可以在标签上加上各个渠道的占比。
某品牌手机各个渠道销售量统计
案例4:在线用Echart绘制桑基图
绘图思路及数据准备和上面一样,只要手动更改标签及数据,运行即可得到想要的图形,下面是原始的demo截图,非常简单。
案例5:其他作品欣赏(需要一些开发资源)
开头图代码:
URL <-'https://raw.githubusercontent.com/christophergandrud/d3Network/sankey/JSONdata/energy.json'
Energy <- jsonlite::fromJSON(URL)
sankeyNetwork(Links = Energy$links, Nodes = Energy$nodes, Source = "source", Target = "target", Value = "value",NodeID = "name",fontSize = 12, nodeWidth = 30)
案例123代码,只需要更换文件即可
library(networkD3)#安装并包加载,如果没有请安装
library(dplyr)
setwd("C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/R语言可视化/Sankey")#文件的存储空间
sankey = read.csv("手机销售渠道统计.csv",header=T,stringsAsFactors = FALSE)#读取数据
Sankeynodes = data.frame(name = unique(c(sankey$Source,sankey$Target)))
Sankeynodes$index = 0:(nrow(Sankeynodes)-1)
Sankeylinks = sankey
Sankeylinks = left_join(Sankeylinks,Sankeynodes,by=c('Source'='name'))
Sankeylinks = left_join(Sankeylinks,Sankeynodes,by=c('Target'='name'))
Sankeydata = Sankeylinks[,c(4,5,3)]
names(Sankeydata) = c("Source","Target","Value")
Sankeyname = select(Sankeynodes,name)
sankeyNetwork(Links = Sankeydata,Nodes = Sankeyname, Source = "Source",Target = "Target", Value = "Value", NodeID = "name", units = "元", #根据具体单位填写, fontSize = 12, nodeWidth = 24,sinksRight = FALSE, colourScale = JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory20);"))
图片中使用了大量的动图,有专门的小软件可以制作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15