使用 plotly 制作交互式图

使用 shinydashboard 构建仪表板

Png Kee Seng

Researcher

示例：伦敦的 Airbnb 房源

设想我们在伦敦的一家旅游机构工作

与 Airbnb 建立了合作

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 ...
...

开始使用 plotly

导入 plotly 库
```
library(plotly)
```
通过将 ggplot 对象放入 ggplotly() 来创建 plotly 对象
```
ggplotly(<ggplot object>)
```

使用 ggplot 的气泡图

创建气泡图并保存为 bubble
- 展示平均 price 与 availability_365 的关系
- 各 room_type 使用不同颜色
- 气泡大小与房源数量成正比
- 添加美化层

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()

使用 ggplot 的气泡图（渲染）

使用 ggplot 创建的常规气泡图。

使用 plotly 的交互式气泡图

将 bubble 包裹在 ggplotly() 中

ggplotly(bubble)

一个交互式 plotly 气泡图。

使用 plotly 的水平箱线图

有些图无法正确转换
创建一组水平箱线图
- 按 room_type 描述 availability_365 的分布
使用 ggplotly() 转换失败

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)

使用 ggplot 创建的水平箱线图。

使用 ggplotly 转换后的水平箱线图。

使用 plotly 的垂直箱线图

在 aes() 中交换 x 与 y
现在可用 plotly 转换

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)

使用 ggplot 的垂直箱线图。

使用 ggplotly 的垂直箱线图。

修复在 plotly 中的水平箱线图

若需要水平箱线图怎么办？
- 添加 coord_flip()
也可使用 facet_wrap()
- 确保每个分面足够大

ggplotly(boxV + coord_flip())

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

翻转后的 plotly 垂直箱线图。

分面 plotly 箱线图。

Passons à la pratique !

使用 shinydashboard 构建仪表板