首先，加载recharts:

library(recharts)

1 介绍Introduction

词云只有一种类型: wordCloud

关键是:

  • 文本型x，词列表
  • 数值型y，词汇的频数
  • series与图例无关联，而与颜色关联

2 用法Function Call

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

data

数据框格式的源数据

x

文本型自变量，其他类型会被转为因子。如提供多个变量，只传入第一个。

y

数值型应变量。如提供多个变量，只传入第一个。

series

数据系列变量，转为因子后计算。如提供多个变量，只传入第一个。

t

时间轴变量，转为因子后计算。如提供多个变量，只传入第一个。

type

‘wordCloud’

3 举例Showcase

3.1 数据准备Data Preparation

从百度热词榜获取热词，并解析为数据框，包含热词和频数。

为此构建一个函数getBaiduHot，解析_百度热词趋势_ 网页。

getBaiduHot <- function(url, top=30, HTMLencoding=NULL){
    baiduhot <- paste0(readLines(url), collapse="")
    charset <- gsub('^.+charset=([[:alnum:]-]+?)[^[:alnum:]-].+$', "\\1", 
                    baiduhot)
    if (is.null(HTMLencoding)) if (!is.null(charset)) HTMLencoding <- charset
    baiduhot <- stringr::str_conv(baiduhot, HTMLencoding)
    hotword <- gsub(".+?<a class=\"list-title\"[^>]+?>([^<>]+?)</a>.+?<span class=\"icon-(rise|fair|fall)\">(\\d+?)</span>.+?","\\1\t\\3\t\\2\t", baiduhot)
    hotword <- enc2native(gsub("^(.+?)\t{4,}.+$","\\1", hotword))
    hotword <- t(matrix(unlist(strsplit(hotword,"\t")), nrow=3))
    hotword <- as.data.frame(hotword, stringsAsFactors=FALSE)
    names(hotword) <- c("Keyword", "Freq", "Trend")
    hotword$Freq <- as.numeric(hotword$Freq)
    hotword <- hotword[order(hotword$Freq, decreasing=TRUE),]
    return(hotword[1:top,])
}
hotword <- getBaiduHot("http://top.baidu.com/buzz?b=1", HTMLencoding='GBK')
knitr::kable(hotword)
Keyword Freq Trend
11 小姑娘你火了 116955 rise
10 曝美女兵裸照丑闻 115900 fair
12 试探男友谎称绑架 106834 fall
9 富二代玩枪建工厂 76881 rise
13 男子谋生杀猫卖钱 42903 fall
16 儿生日父亲送毒品 39328 fall
14 男子撞脸达尔文 38389 rise
17 老太眼内8条活虫 33053 rise
5 铁路运行图将调整 27491 rise
1 清洁工擦窗困楼外 25871 rise
30 两架小型飞机相撞 21520 fall
46 耐克气垫门曝光 21170 rise
15 敖厂长被威胁事件 20979 rise
6 蒙冤16年回老家 18929 rise
7 离婚冷静期通知书 17932 rise
24 小学课文被指杜撰 12642 fall
2 贾静雯三胎再产女 12292 rise
27 偷上万元发红包 11621 fall
19 香港旺角暴乱罪成 11488 fall
45 安以轩宣布结婚 10655 fall
23 陈妍希短裙秀美腿 10652 fall
3 秘鲁洪灾泥石流 10441 rise
22 10亿建豪华校区 10137 fall
41 沈梦辰揭澡戏内幕 9333 rise
20 李维嘉终于笑了 9205 fall
21 洋妞街头脱衣暴走 9023 rise
18 男婴出生就18岁 8981 rise
25 火锅底料用560次 8295 rise
31 李维嘉被经纪人骗 8161 rise
26 捡到钱包要求陪睡 6526 rise

3.2 基本图形Basic Plot

只要提供x和y。

echartr(hotword, Keyword, Freq, type='wordCloud') %>% 
    setTitle('Baidu Hot Word Top30 (realtime)', as.character(Sys.time()))

3.3 按数据系列着色Color by Series

我们希望将热词分组。定义一个series变量’Trend’。’rise’系列和’fall’系列用不同的颜色标注。

echartr(hotword, Keyword, Freq, Trend, type='wordCloud') %>% 
    setTitle('Baidu Hot Word Top30 (realtime)', as.character(Sys.time()))

3.4 带时间轴With Timeline

比较实时、今日和七日热词趋势。

首先，获取今日和七日两个榜单的网页并转为数据框，合并。

hotword$t <- 'Realtime'
hotword1 <- getBaiduHot("http://top.baidu.com/buzz?b=341&fr=topbuzz_b1", 
                        HTMLencoding = 'GBK')
hotword1$t <- 'Today'
hotword2 <- getBaiduHot("http://top.baidu.com/buzz?b=42&c=513&fr=topbuzz_b341",
                        HTMLencoding = 'GBK')
hotword2$t <- '7-days'
hotword <- do.call('rbind', list(hotword, hotword1, hotword2))
hotword$t <- factor(hotword$t, levels=c('Realtime', 'Today', '7-days'))

然后作图。

g <- echartr(hotword, Keyword, Freq, t=t, type='wordCloud') %>% 
    setTitle('Baidu Hot Word Top30')
g

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 设置主题setTheme

g %>% setTheme('dark', palette='manyeyes')

参考相关函数，尽情探索吧。