Sankey-Diagramme in R?

Ich versuche, meinen Datenfluss mit einem Sankey-Diagramm in R zu visualisieren.

Ich habe diesen Blog-Beitrag gefunden , der auf ein R-Skript verweist, das ein Sankey-Diagramm erstellt. Leider ist es ziemlich roh und etwas eingeschränkt (Beispielcode und Daten siehe unten).

Kennt jemand andere Skripte - oder vielleicht sogar ein Paket -, das weiter entwickelt ist? Mein Endziel ist es, sowohl den Datenfluss als auch die Prozentsätze nach relativer Größe der Diagrammkomponenten zu visualisieren, wie in diesen Beispielen für Sankey-Diagramme .

Ich habe eine ähnliche Frage auf der R- Hilfeliste gepostet , aber nach zwei Wochen ohne Antwort versuche ich mein Glück hier auf Stackoverflow.

Danke, Eric

PS. Ich kenne den Plot für parallele Mengen , aber das ist nicht das, wonach ich suche.

# 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")

Sankey-Diagramm mit dem obigen Code erstellt,

Dieses Diagramm kann über das networkD3Paket erstellt werden. Sie können damit interaktive Sankey-Diagramme erstellen. Hier finden Sie ein Beispiel . Ich habe auch einen Screenshot hinzugefügt, damit Sie eine Vorstellung davon haben, wie es aussieht.

# 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)

Ich habe ein Paket ( Riverplot ) erstellt, das im Vergleich zur Sankey-Funktion eine etwas andere, aber überlappende Funktionalität aufweist und Diagramme wie dieses erstellen kann:

Wenn Sie es mit R tun möchten, scheint Ihr bestes Gebot @Roman Vorschlag zu sein - hacken Sie die SankeyR- Funktion. Zum Beispiel - unten ist meine sehr schnelle Lösung - richten Sie Beschriftungen einfach vertikal aus, versetzen Sie sie leicht und verringern Sie die Schriftart für Eingabeverweise, damit sie ein bisschen besser aussehen. Diese Änderung ändert nur die Zeilen 171 und 223 in der SankeyR- Funktion:

    #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)

Ich bin kein Ass in Trigonometrie, aber das ist wirklich das, was Sie brauchen, um die Richtung der Pfeile zu ändern. Das wäre aus meiner Sicht ideal - wenn Sie lose Pfeile so einstellen könnten, dass sie horizontal und nicht vertikal ausgerichtet sind. Wenn meine Lösung das Problem mit der Ausrichtung der Beschriftungen behebt, ist das Diagramm sonst nicht viel lesbarer ...

Zusätzlich zu rCharts können Sankey- Diagramme jetzt auch in R mit googleVis (Version> = 0.5.0) generiert werden . In diesem Beitrag wird beispielsweise die Erstellung des folgenden Diagramms mit googleVis beschrieben:

Rs alluvialPaket wird dies auch tun (von ?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 hat die gleiche Leistung wie das networkD3Paket ( Beispiellink ).

Nach diesen Definitionen zu urteilen , fehlt dieser Funktion wie dem Diagramm der parallelen Mengen die Fähigkeit, Flüsse zu teilen und zu kombinieren (dh durch mehr als einen Übergang).

Da es sich bei Sankey-Diagrammen um gerichtete gewichtete Diagramme handelt , kann ein Paket wie qgraph hilfreich sein.

Die SankeyRFunktion bietet klarere Beschriftungen, wenn Sie die Verluste in absteigender Reihenfolge sortieren, wenn der Text näher an den Pfeilspitzen platziert wird, ohne sich zu überlappen.

Werfen Sie einen Blick auf //sankeybuilder.com, da es eine sofort einsatzbereite Lösung bietet, mit der Sie Ihre Daten hochladen und Variationen im Laufe der Zeit wiedergeben können. Der Übergang funktioniert gut (ähnlich der Youtube-Demo in Ihrer Frage). Wenn Sie die SankeyTrend-Demo laden, enthält sie viele Zeitfenster (Datenjahre). Klicken Sie nach dem Laden (erstellt Sankeys automatisch) auf die Wiedergabetaste in der oberen rechten Ecke der Seite, um die Zeitfenster wiederzugeben. Sie können sogar die Zeit anhalten und fortsetzen. Die Demo-URL ist hier: SankeyTrend Hoffe, dies hilft Ihnen bei der Suche nach dem perfekten Sankey-Diagramm.

Der Vollständigkeit halber gibt es auch das ggalluvialPaket ggplot2 extensionfür alluviale / Sankey-Diagramme.

Hier ist ein Beispiel aus der Dokumentation des Pakets

# 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")

^{Erstellt am 13.11.2018 vom reprex-Paket (v0.2.1.9000)}

Öffnen Sie einfach ein Paket mit offenen Quellen, das ein alluviales Diagramm zur Visualisierung der Workflow-Phasen verwendet. Da die Geschichte bei Verwendung der Schwemmlandform beibehalten wird, gibt es keine Überkreuzungen an den Rändern.

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