独自のコグノスティクスの追加

RのTrelliscopeでビッグデータを可視化する

Ryan Hafen

Author, TrelliscopeJS

新しい変数をコグノスティクスとして使用

ggplot() に渡されたデータの全変数がコグノスティクスとして検査されます。

変数が数値型で各パネルグループ内で変化する場合、各パネルに要約統計量が算出されます。
変数が各パネルグループ内で一定の場合、その値を持つ単一のコグノスティクスが算出されます。

最新の平均寿命をコグノスティクスとして使用

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

ハイパーリンクをコグノスティクスとして使用

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

カスタムコグノスティクスのカスタマイズ

cog() 関数を変数に適用することで、Trelliscope でのコグノスティクスの扱いを細かく設定できます。

cog() で指定できる主なオプション:

desc: コグノスティクスの説明
default_label: デフォルトでラベルとして表示するかを指定する真偽値

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

練習しましょう！

RのTrelliscopeでビッグデータを可視化する