一篇关于国旗与奥运会奖牌的可视化笔记

简介

本文主要介绍一个R包ggflags,可以用于绘制国旗。安装的话从Github上利用包devtools安装。

devtools::install_github("baptiste/ggflags")

下面看个小例子来介绍一下

数据集

library(ggflags)#load package
set.seed(1111)
#create the dataset
data <- data.frame(x=rnorm(50), y=rnorm(50),
                   country=sample(c("ar", "us", "cn", "fr", "gb", "es"), 50 ,replace = TRUE),
                   stringsAsFactors=FALSE)
head(data)
    x                y       country
-0.0865801  -0.7055274  gb
1.3225244   -0.5910791  fr
0.6397020   -0.2796410  us
1.1747866   -1.3209782  cn
0.1162903   0.5851085   gb
-2.9308464  0.0198323   ar

绘图

library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x=x, y=y, country=country, size=x))+
  geom_flag()+
  scale_country()+
  scale_size(range = c(0, 10))

国旗的图片是来自于EmojiOne数据集,有兴趣的可以去看看了解一下。
题目有奥运会奖牌,所以接下来就可视化一下索契冬奥运会各国奖牌,本次用国旗与国家联系起来。

爬取数据

library(dplyr)
library(rvest)
url <- "http://www.nbcolympics.com/medals"
medals <- read_html(url)%>%
  html_nodes("table")%>%
  .[[1]]%>%
  html_table()
knitr::kable(head(medals))
Country       Gold  Silver  Bronze  Total
Russia         13   11  9   33
United States   9   7   12  28
Norway         11   5   10  26
Canada         10   10  5   25
Netherlands 8   7   9   24
Germany         8   6   5   19

爬取完数据之后进行清洗

数据清洗

本文重要的一环是将国家与国旗联系起来,因此首先要将国家名缩写弄出来,这就要用到countrycode这个包了。

#install the package
install.packages("countrycode")

数据清洗

library(countrycode)
library(tidyr)
medals <- medals%>%
  mutate(code=countrycode(Country, "country.name", "iso2c"))%>%
  mutate(code=tolower(code))%>%
  gather(medal_color, count, Gold, Silver, Bronze)%>%
  mutate(medal_color=factor(medal_color, levels = c("Gold", "Silver", "Bronze")))%>%
  drop_na(Country, code)
knitr::kable(head(medals))
Country       Total code    medal_color count
Russia         33    ru    Gold       13
United States  28    us    Gold        9
Norway         26    no    Gold       11
Canada         25    ca    Gold       10
Netherlands    24    nl    Gold        8
Germany        19    de    Gold        8

绘图

由于国家数量太多,并且好多国家奖牌数基本为零,因此我们筛选一下:只绘制总奖牌数不小于5的国家。

medals%>%filter(Total>=5)%>%
  ggplot(aes(x=reorder(Country, Total), y=count))+
  geom_bar(stat = "identity", aes(fill=medal_color))+
  geom_flag(aes(y=-2,country=code), size=10)+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, size = 7, vjust = 0.5))+
  scale_fill_manual(values = c(
    "Gold"="gold",
    "Bronze" = "#cd7f32",
    "Silver" = "#C0C0C0"
  ))+
  scale_y_continuous(expand = c(0.1, 1))+
  xlab("Country")+
  ylab("Number of medals")+
  theme_bw()+
  theme(panel.grid = element_blank())+
  theme(legend.justification = c(1, 0), legend.position = c(1, 0))+
  theme(legend.title = element_blank())+
  coord_flip()

SessionInfo

sessionInfo()
## R version 3.4.1 (2017-06-30)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 16.04.3 LTS
## 
## Matrix products: default
## BLAS: /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3.0
## LAPACK: /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3.0
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=zh_CN.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
##  [3] LC_TIME=zh_CN.UTF-8        LC_COLLATE=zh_CN.UTF-8    
##  [5] LC_MONETARY=zh_CN.UTF-8    LC_MESSAGES=zh_CN.UTF-8   
##  [7] LC_PAPER=zh_CN.UTF-8       LC_NAME=C                 
##  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
## [11] LC_MEASUREMENT=zh_CN.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
## [1] bindrcpp_0.2     tidyr_0.7.1      countrycode_0.19 rvest_0.3.2     
## [5] xml2_1.1.1       dplyr_0.7.3      ggflags_0.0.1    ggplot2_2.2.1   
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] Rcpp_0.12.12     compiler_3.4.1   plyr_1.8.4       highr_0.6       
##  [5] bindr_0.1        tools_3.4.1      digest_0.6.12    evaluate_0.10.1 
##  [9] tibble_1.3.4     gtable_0.2.0     pkgconfig_2.0.1  rlang_0.1.2     
## [13] curl_2.8.1       yaml_2.1.14      stringr_1.2.0    httr_1.3.1      
## [17] knitr_1.17       tidyselect_0.2.0 rprojroot_1.2    grid_3.4.1      
## [21] glue_1.1.1       R6_2.2.2         XML_3.98-1.9     rmarkdown_1.6   
## [25] purrr_0.2.3      selectr_0.3-1    magrittr_1.5     backports_1.1.0 
## [29] scales_0.5.0     htmltools_0.3.6  assertthat_0.2.0 colorspace_1.3-2
## [33] labeling_0.3     stringi_1.1.5    lazyeval_0.2.0   munsell_0.4.3

联系方式:

wechat: yt056410
Email: tyan@zju.edu.cn
QQ: 1051927088
GitHub: https://github.com/YTLogos
简书: http://www.jianshu.com/u/bd001545cf0b
博客: https://ytlogos.github.io/

个人简介:

严涛
浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)
伪码农,R语言爱好者,爱开源

最后编辑于
©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 203,271评论 5 476
  • 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 85,275评论 2 380
  • 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 150,151评论 0 336
  • 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 54,550评论 1 273
  • 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 63,553评论 5 365
  • 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 48,559评论 1 281
  • 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 37,924评论 3 395
  • 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 36,580评论 0 257
  • 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 40,826评论 1 297
  • 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 35,578评论 2 320
  • 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 37,661评论 1 329
  • 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 33,363评论 4 318
  • 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 38,940评论 3 307
  • 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 29,926评论 0 19
  • 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 31,156评论 1 259
  • 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 42,872评论 2 349
  • 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 42,391评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容