首先，加载recharts:

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1 介绍Introduction

散点图scatter包含两种基本类型：

  • 散点图scatter/point
  • 气泡图bubble

关键是：

  • x和y为数值型
  • 对于气泡图，指定合法的数值型weight

2 用法Function Call

echartr(data, x, y, <series>, <weight>, <t>, <type>)
参数 要求

data

数据框格式的源数据

x

数值型自变量。若提供多个变量，则只传入第一个。

y

数值型应变量。若提供多个变量，则只传入第一个。

series

数值型系列变量，处理为因子。若提供多个变量，则只传入第一个。

weight

数值型权重变量，若提供多个变量，则只传入第一个。weight与dataRange控件相关联。如果type设为’bubble’，则显示气泡图。

t

时间轴变量，处理为因子。若提供多个变量，则只传入第一个。

type
  • x和y均为数值型，则可以忽略’type’或将其设为’auto’
  • 也可指定’scatter’、‘point’或’bubble’

3 举例Showcase

3.1 散点图Scatter Plot

3.1.1 单个数据系列Singular Series

如未指定series，则不显示图例。

echartr(iris, x=Sepal.Width, y=Petal.Width)

该命令等价于

echartr(iris, Sepal.Width, Petal.Width, type='scatter')
echartr(iris, ~Sepal.Width, Petal.Width, type='point')
echartr(iris, Sepal.Width, "Petal.Width", type='bubble')
echartr(iris, ~Sepal.Width, "Petal.Width", type='auto')
...

3.1.2 多个数据系列Multiple Series

echartr(iris, x=Sepal.Width, y=Petal.Width, series=Species)

3.1.3 带时间轴的散点图Scatter Plot with Timeline

时间轴要求数值型或日期/时间型的Z变量。如果传入文本型变量，echartr会将其转为因子，并用其索引值作图，因子标签作为时间轴标签。

echartr(iris, Sepal.Width, Petal.Width, z=Species)

3.2 气泡图Bubble Chart

关键是传入有效的数值型weight变量。如果weight被接受，且type为’bubble’，可生成气泡图。

echartr(iris, Sepal.Width, Petal.Width, weight=Petal.Length, type='bubble')

如type是’scatter’/‘point’，不会显示气泡图，但weight可映射dataRange控件。

echartr(iris, Sepal.Width, Petal.Width, weight=Petal.Length) %>%
    setDataRange(calculable=TRUE, splitNumber=0, labels=c('Big','Small'),
                 color=c('red', 'yellow', 'green'), valueRange=c(0, 2.5))

3.2.1 其他类型气泡图Other Kinds of Bubbles

带时间轴的多系列分组气泡图与同类型的散点图相仿。

4 其他设定Futher Setup

接下来可以配置控件、添加标注点/标注线，以及美化成图。

4.1 标注线和标注点addMarkLine And addMarkPoint

可以拟合一条回归曲线，并定义标注线的两个点。

lm <- with(iris, lm(Petal.Width~Sepal.Width))
pred <- predict(lm, data.frame(Sepal.Width=c(2, 4.5)))

echartr(iris, Sepal.Width, Petal.Width, Species) %>%
    addML(series=1, data=data.frame(name1='Max', type='max')) %>%
    addML(series=2, data=data.frame(name1='Mean', type='average')) %>%
    addML(series=3, data=data.frame(name1='Min', type='min')) %>%
    addMP(series=2, data=data.frame(name='Max', type='max')) %>%
    addML(series='Linear Reg', data=data.frame(
        name1='Reg', value=lm$coefficients[2], 
        xAxis1=2, yAxis1=pred[1], xAxis2=4.5, yAxis2=pred[2]))

你可以一个系列一个系列地添加标注线/标注点，如同上例所示。但有时用户可能希望一次性给多个数据系列添加标注线/标注点，可以在data中添加一个series变量，映射到addML/addMP函数的参数series。

data <- data.frame(
    name1=c('Max', 'Mean', 'Min'), type=c('max', 'average', 'min'),
    series=levels(iris$Species))
echartr(iris, Sepal.Width, Petal.Width, Species) %>%
    addML(series=1:3, data=data) %>%
    addMP(series=2, data=data.frame(name='Max', type='max')) %>%
    addML(series='Linear Reg', data=data.frame(
        name1='Reg', value=lm$coefficients[2], 
        xAxis1=2, yAxis1=pred[1], xAxis2=4.5, yAxis2=pred[2]))

参考相关函数，尽情探索吧。