Fonctions additionnelles de TrelliscopeJS

Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

Ryan Hafen

Author, TrelliscopeJS

Interactivité des panneaux ggplot avec Plotly

Ajoutez simplement as_plotly = TRUE à facet_trelliscope().

Par exemple :

gap_life <- select(gapminder, year, lifeExp, country, continent)
ggplot(gap_life, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
    nrow = 2, ncol = 3,
    as_plotly = TRUE)
Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

Interactivité des panneaux ggplot avec Plotly

Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

Cognostics automatiques selon le contexte

Ajoutez simplement auto_cog = TRUE à facet_trelliscope().

Par exemple :

ggplot(gap_life, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
    nrow = 2, ncol = 3,
    auto_cog = TRUE)

Consultez l'aide de autocogs::autocog pour en savoir plus sur les cognostics automatiques offerts.

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Cognostics automatiques selon le contexte

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Limites des axes

Les plages de limites des axes se règlent avec l'argument scales.

Trois options :

  • "same" (par défaut)
  • "sliced"
  • "free"
Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

scales = "same"

Les limites de chaque panneau sont identiques.

Permet des comparaisons « à valeur égale » entre panneaux.

Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

scales = "sliced"

Les limites de chaque panneau couvrent la même plage, sans forcément commencer au même point.

Utile pour comparer des différences d'échelle.

Visualiser de grandes données avec Trelliscope en R

scales = "free"

Les limites de chaque panneau dépendent des bornes de ses propres données.

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Passons à la pratique !

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