初探circlize绘制弦图

一直以来在介绍的数据可视化案例展示中,一直是围绕ggplot2而展开的,但是R中优秀的程序包除了ggplot2还有不少,如circlize,ggtree等,circlize在绘制弦图方面真是无敌的存在,因此本节就通过一个小例子来演示如何通过circlize绘制弦图,后期将陆续推出一系列相关教程,各位观众老爷敬请期待

加载R包

library(tidyverse)
library(ggtext)
library(circlize)

载入数据

netflix <- read_csv("netflix_titles.csv")

数据清洗

netflix_lgbtq <- netflix %>%
  filter(str_detect(listed_in,"LGBTQ Movies")) %>%
  separate(listed_in,into = c("genre1", "genre2", "genre3"),
           sep = ", ",fill = "right") %>%
  separate(date_added, into = c(NA, "added_year"), sep = ", ") %>%
  mutate(country = if_else(str_detect(title, "Wish You"),
                           "South Korea", country), 
         added_year = as.numeric(added_year)) %>%
  pivot_longer(genre1:genre3, names_to = "genre_num", values_to = "genre")

chord_lgbtq <- netflix_lgbtq %>% 
  filter(!is.na(genre) & genre != "LGBTQ Movies") %>%
  mutate(genre = factor(genre),
         added_year = as_factor(added_year)) %>% 
  group_by(genre) %>%
  mutate(count_genre = n()) %>%
  filter(count_genre > 1) %>% 
  ungroup() %>% 
  group_by(genre, added_year) %>% 
  count() %>% 
  ungroup()

自定义颜色

grid.col = c(`Comedies` = "#FF69B6",   
             `Cult Movies` = "#FF0018",
             `Documentaries` = "#FFA52C", 
             `Dramas` = "green", 
             `Independent Movies` = "#008018",
             `International Movies` = "#00C0C0", 
             `Music & Musicals` = "#400098", 
             `Romantic Movies` = "#86007D",
             `2015` = "green",`2016` = "green",
             `2017` = "green", `2018` = "green", 
             `2019` = "green", `2020` = "green",
             `2021` = "green")

数据可视化

circos.par(canvas.xlim=c(-1,1),canvas.ylim=c(-1,1),start.degree = 0)
chordDiagram(chord_lgbtq,
             order = c("Romantic Movies","Music & Musicals",
                       "International Movies", 
                       "Independent Movies", "Dramas",
                       "Documentaries", "Cult Movies",
                       "Comedies", "2015", "2016", "2017",
                       "2018", "2019", "2020", "2021"),
             link.sort = FALSE, 
             link.decreasing = TRUE, 
             grid.col = grid.col, 
             transparency = 0.1, 
             annotationTrack = "grid",
             preAllocateTracks = list(track.height = .1))

文本添加

for(si in get.all.sector.index()) {
  myCol <- grid.col[si]
  xlim = get.cell.meta.data("xlim",sector.index = si,track.index = 1)
  ylim = get.cell.meta.data("ylim",sector.index = si,track.index = 1)
  circos.text(mean(xlim), ylim[1],labels = si,sector.index = si,
              track.index = 1, 
              facing = "clockwise", 
              col = myCol,
              cex=0.8,
              adj=c(0,.5),
              niceFacing = T)
}

circos.clear()

喜欢的小伙伴欢迎关注我的公众号

R语言数据分析指南,持续分享数据可视化的经典案例及一些生信知识,希望对大家有所帮助

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,753评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,668评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 166,090评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,010评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,054评论 6 395
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,806评论 1 308
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,484评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,380评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,873评论 1 319
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,021评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,158评论 1 352
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,838评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,499评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,044评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,159评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,449评论 3 374
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,136评论 2 356

推荐阅读更多精彩内容