20180409-A · NFL Positional Salaries · ggplot2, 小提琴图 散点图 · R 语言数据可视化 案例 源码
2024-05-21 20:06:32
所有作品合集传送门： Tidy Tuesday
2018 年合集传送门： 2018
NFL Positional Salaries
NFL Positional Salaries
Tidy Tuesday 在 GitHub 上的传送地址：
Thomas Mock (2022). Tidy Tuesday: A weekly data project aimed at the R ecosystem. https://github.com/rfordatascience/tidytuesday
1. 一些环境设置
# 设置为国内镜像, 方便快速安装模块
options("repos" = c(CRAN = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
2. 设置工作路径
wkdir <- '/home/user/R_workdir/TidyTuesday/2018/2018-04-09_NFL_Positional_Salaries/src-a'
setwd(wkdir)
3. 加载 R 包
library(scales)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(showtext)
# 在 Ubuntu 系统上测试的, 不加这个我画出来的汉字会乱码 ~
showtext_auto()
4. 加载数据
df_input <- readxl::read_excel("../data/nfl_salary.xlsx")# 简要查看数据内容
glimpse(df_input)
## Rows: 800
## Columns: 11
## $ year <dbl> 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 20…
## $ Cornerback <dbl> 11265916, 11000000, 10000000, 10000000, 10000000, …
## $ `Defensive Lineman` <dbl> 17818000, 16200000, 12476000, 11904706, 11762782, …
## $ Linebacker <dbl> 16420000, 15623000, 11825000, 10083333, 10020000, …
## $ `Offensive albertn` <dbl> 15960000, 12800000, 11767500, 10358200, 10000000, …
## $ Quarterback <dbl> 17228125, 16000000, 14400000, 14100000, 13510000, …
## $ `Running Back` <dbl> 12955000, 10873833, 9479000, 7700000, 7500000, 703…
## $ Safety <dbl> 8871428, 8787500, 8282500, 8000000, 7804333, 76527…
## $ `Special Teamer` <dbl> 4300000, 3725000, 3556176, 3500000, 3250000, 32250…
## $ `Tight End` <dbl> 8734375, 8591000, 8290000, 7723333, 6974666, 61333…
## $ `Wide Receiver` <dbl> 16250000, 14175000, 11424000, 11415000, 10800000, …
# 检查数据的列名
colnames(df_input)
## [1] "year" "Cornerback" "Defensive Lineman"
## [4] "Linebacker" "Offensive albertn" "Quarterback"
## [7] "Running Back" "Safety" "Special Teamer"
## [10] "Tight End" "Wide Receiver"
5. 数据预处理
# 从宽数据透视到长数据转换
nfl_salary <- pivot_longer(df_input, cols = "Cornerback":"Wide Receiver",names_to = "position",values_to = "salary")# 删除缺失值的观测
nfl_salary <- na.omit(nfl_salary)# 筛选 Quarterback 的数据
df_plot <- nfl_salary %>% filter(position == "Quarterback")
6. 利用 ggplot2 绘图
# PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起
# 设置随机种子, 为了再现抖动点, 同时对后续注释很重要
set.seed(12306) # set seed for reproducible jitter points; important for annotation
# as.factor(year), 将年份数据设置为因子型数据类型
gg <- df_plot %>% ggplot(aes(x = as.factor(year), y = salary))
# geom_violin() 绘制小提琴图
gg <- gg + geom_violin(fill = "#013369" )
# geom_jitter() 绘制抖动散点图
gg <- gg + geom_jitter(color = "#DA2127", size = 2, alpha = .4, height = .4, width = .2)
gg <- gg + geom_text(label = "$37,000,000", x = "2017", y = 33000000, color = "#013369", size = 4)
gg <- gg + annotate(geom = "curve", x = "2017", y = 34000000, xend = "2018", yend = 37000000, curvature = "-.3",arrow = arrow(length = unit(2, "mm")),color = "#013369")
gg <- gg + scale_x_discrete(breaks = seq(2011, 2018, 1))
gg <- gg + scale_y_continuous(breaks = seq(0, 40000000, by = 5000000), labels = dollar_format())
gg <- gg + labs(title = "美国国家橄榄球联盟四分卫薪水情况",x = NULL,y = NULL,caption = "NFL Quarterback Salaries\ngraph by 萤火之森")
# theme_minimal() 去坐标轴边框的最小化主题
gg <- gg + theme_minimal()
# theme() 实现对非数据元素的调整, 对结果进行进一步渲染, 使之更加美观
gg <- gg + theme(# panel.grid.major 主网格线, 这一步表示删除主要网格线panel.grid.major = element_blank(),# panel.grid.minor 次网格线, 这一步表示删除次要网格线panel.grid.minor = element_blank(),# axis.text 坐标轴刻度文本axis.text = element_text(color = "black", size = 12),# axis.title 坐标轴标题axis.title = element_text(color = "black", size = 10),# plot.title 主标题plot.title = element_text(color = "black", size = 20, face = "bold"),# plot.subtitle 次要标题plot.subtitle = element_text(color = "red", size = 12),# plot.background 图片背景plot.background = element_rect(fill = "white"))
7. 保存图片到 PDF 和 PNG
gg
filename = '20180409-A-01'
ggsave(filename = paste0(filename, ".pdf"), width = 8.6, height = 5, device = cairo_pdf)
ggsave(filename = paste0(filename, ".png"), width = 8.6, height = 5, dpi = 100, device = "png")
8. session-info
sessionInfo()
## R version 4.2.1 (2022-06-23)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 20.04.4 LTS
##
## Matrix products: default
## BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3
## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/liblapack.so.3
##
## locale:
## [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C
## [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8
## [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
## [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C
## [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
##
## other attached packages:
## [1] showtext_0.9-5 showtextdb_3.0 sysfonts_0.8.8 forcats_0.5.2
## [5] stringr_1.4.1 dplyr_1.0.10 purrr_0.3.4 readr_2.1.2
## [9] tidyr_1.2.1 tibble_3.1.8 tidyverse_1.3.2 ggplot2_3.3.6
## [13] scales_1.2.1
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] lubridate_1.8.0 assertthat_0.2.1 digest_0.6.29
## [4] utf8_1.2.2 R6_2.5.1 cellranger_1.1.0
## [7] backports_1.4.1 reprex_2.0.2 evaluate_0.16
## [10] highr_0.9 httr_1.4.4 pillar_1.8.1
## [13] rlang_1.0.5 googlesheets4_1.0.1 readxl_1.4.1
## [16] rstudioapi_0.14 jquerylib_0.1.4 rmarkdown_2.16
## [19] textshaping_0.3.6 googledrive_2.0.0 munsell_0.5.0
## [22] broom_1.0.1 compiler_4.2.1 modelr_0.1.9
## [25] xfun_0.32 systemfonts_1.0.4 pkgconfig_2.0.3
## [28] htmltools_0.5.3 tidyselect_1.1.2 fansi_1.0.3
## [31] crayon_1.5.1 tzdb_0.3.0 dbplyr_2.2.1
## [34] withr_2.5.0 grid_4.2.1 jsonlite_1.8.0
## [37] gtable_0.3.1 lifecycle_1.0.1 DBI_1.1.3
## [40] magrittr_2.0.3 cli_3.3.0 stringi_1.7.8
## [43] cachem_1.0.6 farver_2.1.1 fs_1.5.2
## [46] xml2_1.3.3 bslib_0.4.0 ragg_1.2.3
## [49] ellipsis_0.3.2 generics_0.1.3 vctrs_0.4.1
## [52] tools_4.2.1 glue_1.6.2 hms_1.1.2
## [55] fastmap_1.1.0 yaml_2.3.5 colorspace_2.0-3
## [58] gargle_1.2.1 rvest_1.0.3 knitr_1.40
## [61] haven_2.5.1 sass_0.4.2
测试数据
配套数据下载：nfl_salary.xlsx
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