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ggplot2优雅绘制进阶版配对点图

R语言数据分析指南

2023-04-04

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载入所需的包

library(tidyverse)
library(ggtext)
library(glue)

读入数据文件

df <- read_tsv("data.xls")

设定需要突出显示的国家

country <- c("Canada", "Germany",
             "Indonesia", "Australia ", "United Kingdom",
             "Brazil", "Greece","Singapore", "Myanmar")

数据清洗

data <- df %>% 
  # 选择1995年和最新年份的数据
  filter(Year == 1995 | Year == max(Year)) %>% 
  # 对同一国家的多年数据进行筛选，确保只有两条数据
  group_by(Entity) %>% 
  filter(n() == 2) %>% 
  # 找出每个国家最大的值出现在哪一年，并确定趋势（增加或减少）
  mutate(max_value_year = which.max(Hours),
         trend = ifelse(max_value_year == 1, "decrease", "increase")) %>% 
  ungroup() %>% 
  # 根据需要突出显示的国家和同一国家两年数据的趋势，给每个国家打上标签
  mutate(highlight = case_when(
    !(Entity %in% country) ~  "other",
    Entity %in% c("Myanmar", "Singapore") ~ "same",
    TRUE ~ trend))

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这行代码在 mutate() 函数中创建了一个新变量 highlight，它根据不同的条件赋予不同的值。
根据不同的条件，highlight 可以取以下三个值之一：
"other" 表示这个国家不需要突出显示。
"same" 表示这个国家虽然需要突出显示，但是在最近的一年与 1995 年的工作时长数据没有变化。
"increase" 或 "decrease" 表示这个国家需要突出显示，并且在最近的一年与 1995 年的工作时长数据有所增加或减少。
❞

数据可视化

data %>% ggplot(aes(factor(Year), Hours, group = Entity, color = highlight)) +
  geom_line(aes(size = ifelse(highlight == "other", 0.1, 0.7))) +   # 画出线图
  geom_point() +   # 画出散点图
  # 添加标签，使用ggrepel包来避免标签重叠
  ggrepel::geom_text_repel(data = . %>% filter(highlight != "other"),
    aes(x = ifelse(Year == min(Year), 1 - 0.5, 2 + 0.5),
      label = glue::glue("{Entity} ({scales::number(Hours, accuracy = 1)})"),
      hjust = ifelse(Year == min(Year),1,0)), 
    size = 2.5, nudge_x =0, direction = "y",segment.size = 0) +
  scale_x_discrete(position = "top") +   # 调整x轴的位置和大小
  scale_size_identity() +
  coord_cartesian(clip = "off") +  
  # 设定颜色
  scale_color_manual(values = c("other" = "grey", 
      "decrease" = "#205FA7", "increase" = "#E9972A", 
      "same" = colorspace::darken("#46732EFF"))) +
  guides(col = "none") +   # 不显示颜色标尺
  # 设定主题
  theme_minimal(base_size = 8) +
  theme (
    plot.background = element_rect(color = NA, fill = "white"),
    panel.grid = element_blank(),
    panel.grid.major.x = element_line(color = "#ECEEF2", size = 6),
    axis.title = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(size = 12, face = "bold", color = "grey38"),
    axis.text.y = element_blank(),
    plot.margin = margin(t = 6, l = 16, r = 16, b = 4))