Strategie di selezione

Visualizzazione interattiva dei dati intermedia con plotly in R

Adam Loy

Statistician, Carleton College

Due strategie di selezione

Selezione transitoria

le selezioni precedenti vengono dimenticate

Selezione persistente

le selezioni si accumulano

Esempio

Genera il grafico base

shared_data <- world2014 %>% SharedData$new()

p1 <- shared_data %>%
  plot_ly(x=~urban/population, y = ~co2, text = ~country) %>%
  add_markers()

p2 <- shared_data %>%
  plot_ly(x=~income, y = ~co2, text = ~country) %>%
  add_markers()

subplot(p1, p2, titleX = TRUE, shareY = TRUE) %>% 
  hide_legend()

Selezione persistente

Attiva la selezione persistente con highlight()

subplot(p1, p2, titleX = TRUE, shareY = TRUE) %>% 
  hide_legend() %>%
  highlight(persistent = TRUE)

Evidenziazione a colori

Aggiungi dynamic = TRUE per attivare il selettore colori

subplot(p1, p2, titleX = TRUE, shareY = TRUE) %>% 
  hide_legend() %>%
  highlight(persistent = TRUE, dynamic = TRUE)

Due tipi di manipolazione

Manipolazione diretta

selezione tramite interazione con gli elementi grafici

Manipolazione indiretta

selezione tramite query fuori dal grafico

Manipolazione indiretta

world_indicators %>%
  SharedData$new(key = ~country) %>% 
  plot_ly(x = ~year, y = ~income, alpha = 0.5) %>%
  group_by(country) %>%
  add_lines()

Manipolazione indiretta

world_indicators %>%
  SharedData$new(key = ~country, group = "Select a country") %>% 
  plot_ly(x = ~year, y = ~income, alpha = 0.5) %>%
  group_by(country) %>%
  add_lines() %>%
  highlight(selectize = TRUE)

Ayo berlatih!

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