Biểu đồ tương tác với plotly

Xây dựng Dashboard với shinydashboard

Png Kee Seng

Researcher

Ví dụ: Danh sách Airbnb ở London

Giả sử chúng ta làm tại một công ty du lịch ở London

Có hợp tác với Airbnb

library(tidyverse)
listings <- read_csv("../data/listings.csv")

...
 $ host_name                     : chr [1:69351] "Susie" "Alina" "Luca" "Simon" ...
 $ neighbourhood_group           : logi [1:69351] NA NA NA NA NA NA ...
 $ neighbourhood                 : chr [1:69351] "Tower Hamlets" "Islington" "Tower Hamlets" "Islington" ...
 $ latitude                      : num [1:69351] 51.5 51.6 51.5 51.5 51.5 ...
 $ longitude                     : num [1:69351] -0.054 -0.1127 -0.0743 -0.1048 -0.2 ...
 $ room_type                     : chr [1:69351] "Private room" "Private room" "Entire home/apt" "Private room" ...
 $ price                         : num [1:69351] 55 50 90 180 297 75 204 379 90 30 ...
 $ minimum_nights                : num [1:69351] 3 1 5 4 14 3 2 4 3 7 ...
 $ number_of_reviews             : num [1:69351] 65 30 42 493 6 89 581 51 104 32 ...
 $ last_review                   : Date[1:69351], format: "2016-06-10" "2022-07-15" "2022-01-04" "2022-09-02" ...
 $ reviews_per_month             : num [1:69351] 0.47 0.2 0.34 3.59 0.05 0.57 4.26 0.36 0.86 0.29 ...
 $ calculated_host_listings_count: num [1:69351] 1 2 1 5 1 1 1 5 1 1 ...
 $ availability_365              : num [1:69351] 74 343 222 236 180 70 193 249 318 251 ...
...

Bắt đầu với plotly

Nạp thư viện plotly
```
library(plotly)
```
Đặt đối tượng ggplot vào ggplotly() để tạo đối tượng plotly
```
ggplotly(<ggplot object>)
```

Biểu đồ bong bóng với ggplot

Tạo biểu đồ bong bóng và lưu là bubble
- Thể hiện quan hệ giữa price trung bình và availability_365
- Mỗi room_type một màu bong bóng
- Kích thước bong bóng tỷ lệ số lượng danh sách
- Thêm lớp để làm đẹp

bubble <- listings %>%

  group_by(room_type, neighbourhood) %>%
  summarise(avg_price = mean(price, na.rm=TRUE),
            avg_availability = mean(availability_365, 
                                        na.rm=TRUE),

            Count = n(), .groups = "drop") %>%

  ggplot(aes(x = avg_price, y = avg_availability,

                  color = room_type,

                size = Count)) +

  geom_point() +

labs(x = "Average price", 
      y = "Average availability", 
    color = "Room type") +
  theme_classic()

Biểu đồ bong bóng với ggplot, đã vẽ

Biểu đồ bong bóng thông thường tạo bằng ggplot.

Biểu đồ bong bóng tương tác với plotly

Bao bubble trong ggplotly()

ggplotly(bubble)

Biểu đồ bong bóng plotly tương tác.

Boxplot ngang với plotly

Một số biểu đồ không chuyển đổi đúng
Tạo loạt boxplot nằm ngang
- Mô tả phân phối availability_365 theo room_type
Chuyển bằng ggplotly() không hoạt động

boxH <- listings %>%

  ggplot(aes(x = availability_365, y=room_type)) +

  geom_boxplot() +

  labs(x="Availbility (out of 365 days)", 
          y="Room type") + theme_classic()

ggplotly(boxH)

Boxplot nằm ngang tạo bằng ggplot.

Boxplot nằm ngang sau khi chuyển bằng ggplotly.

Boxplot dọc với plotly

Hoán đổi x và y trong aes()
Giờ chuyển đổi plotly sẽ hoạt động

boxV <- listings %>%

  ggplot(aes(y = availability_365, x=room_type)) +
  geom_boxplot() +
  labs(y="Availbility (out of 365 days)", x="Room type") + 
  theme_classic()

ggplotly(boxV)

Boxplot dọc với ggplot.

Boxplot dọc với ggplotly.

Sửa boxplot ngang với plotly

Nếu muốn boxplot ngang thì sao?
- Thêm coord_flip()
Cũng có thể dùng facet_wrap()
- Mỗi ô phải đủ lớn

ggplotly(boxV + coord_flip())

ggplotly(boxV + coord_flip() + 
    facet_wrap(~neighbourhood))

Boxplot plotly sau khi lật trục.

Boxplot plotly có phân mảnh (facet).

Ayo berlatih!

Xây dựng Dashboard với shinydashboard