Ajouter vos propres cognostics

Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

Ryan Hafen

Author, TrelliscopeJS

Nouvelles variables comme cognostics

Toutes les variables des données passées à ggplot() sont analysées pour être utilisées comme cognostics.

Si la variable est numérique et varie au sein de chaque groupe de panneau, un ensemble de statistiques récapitulatives est calculé pour chaque panneau.
Si la variable est constante au sein de chaque groupe de panneau, un seul cognostic avec cette valeur est calculé pour chaque panneau.

Dernière espérance de vie comme cognostic

gap <- gapminder %>%
  group_by(country) %>%
  mutate(latestLifeExp = tail(lifeExp, 1))

gap

# A tibble: 1,704 x 7
# Groups:   country [142]
   country     continent  year lifeExp      pop gdpPercap latestLifeExp
   <fct>       <fct>     <int>   <dbl>    <int>     <dbl>         <dbl>
 1 Afghanistan Asia       1952    28.8  8425333       779          43.8
 2 Afghanistan Asia       1957    30.3  9240934       821          43.8
 3 Afghanistan Asia       1962    32.0 10267083       853          43.8
 4 Afghanistan Asia       1967    34.0 11537966       836          43.8
 5 Afghanistan Asia       1972    36.1 13079460       740          43.8
 6 Afghanistan Asia       1977    38.4 14880372       786          43.8
# ... with 1,698 more rows

Hyperliens comme cognostics

gap <- gapminder %>%
  group_by(country, continent) %>%
  mutate(wiki = paste0("https://en.wikipedia.org/wiki/", country))

Personnaliser des cognostics sur mesure

La fonction cog() peut envelopper une variable pour affiner la gestion d'un cognostic dans Trelliscope.

Avec cog(), parmi les paramètres les plus utiles, vous pouvez préciser :

desc : une description parlante du cognostic
default_label : booléen indiquant si le cognostic doit s'afficher comme étiquette par défaut ou non

gap$wiki <- cog_href(gap$wiki, 
                     desc = "Link to wikipedia", 
                     default_label = TRUE)

Passons à la pratique !

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