visualization - 如何在 R 中为两个变量实现斜率图

Question

我正在分析有多少用户使用了特定的主题标签，以及他们对推文总数的贡献。我的结果是：

数据：

• 与#HashtagX 相关的推文中有 20.68% 是由 20 个用户创建的。现在，这 20 个用户只占曾经使用过 #HashtagX 标签的 14,432 个用户总数的 0.001%。
• 如果我们按推文数量计算前 100 位用户，会发生什么？44% 的推文是由前 100 名用户创建的。
• 如果我们将用户数量扩展到前 500 名用户，我们会发现 72% 的推文是由前 500 名创建的。

我想知道如何实现斜率图，因为我认为这是显示两个变量之间关系的好方法，但它不是为任何库提供的默认图。

标签： visualizationdata-visualization

Answer 1

显示两个变量（“用户”与“推文”）之间关系的方法之一是斜率图。

获得的可视化（问题的解决图）：

斜率图

1) 图书馆

library(ggplot2)
library(scales)
library(ggrepel)
theme_set(theme_classic())

2) 数据示例

Country = c('20 accounts', '50 accounts', '100 accounts','200    accounts','300 accounts',
        '500 accounts','1000 accounts','14.443 accounts')
January = c(0.14, 0.34, 0.69,1.38,2.07,3.46,6.92,100)
April = c(20.68, 33.61, 44.94, 57.49,64.11,72,80,100)
Tweets_N = c(26797, 43547, 58211, 74472,83052,93259,103898,129529)


a = data.frame(Country, January, April)
left_label <- paste(a$Country, paste0(a$January,"%"),sep=" | ")
right_label <- paste(paste0(round(a$April),"%"),paste0(Tweets_N," tweets"),sep=" | ")
a$color_class <- "green"

3）情节

 p <- ggplot(a) + geom_segment(aes(x=1, xend=2, y=January, yend=April, col=color_class), size=.25, show.legend=F) + 
geom_vline(xintercept=1, linetype="dashed", size=.1) + 
geom_vline(xintercept=2, linetype="dashed", size=.1) +
 scale_color_manual(labels = c("Up", "Down"), 
                 values = c("blue", "red")) +
 labs(
  x="", y = "Percentage") +
  xlim(.5, 2.5) + ylim(0,(1.1*(max(a$January, a$April))))  # X and Y axis limits

  # Add texts
  p <- p + geom_text_repel(label=left_label, y=a$January, x=rep(1,  NROW(a)), hjust=1.1, size=3.5,direction = "y")
  p <- p + geom_text(label=right_label, y=a$April, x=rep(2, NROW(a)), hjust=-0.1, size=3.5)
 p <- p + geom_text(label="Accounts", x=1, y=1.1*(max(a$January, a$April)), hjust=1.2, size=4, check_overlap = TRUE)  # title
 p <- p + geom_text(label="Tweeets (% of Total)", x=2, y=1.1*(max(a$January, a$April)), hjust=-0.1, size=4, check_overlap = TRUE)
 # title

 # Minify theme
 p + theme(panel.background = element_blank(), 
      panel.grid = element_blank(),

      axis.ticks = element_blank(),
      axis.text.x = element_blank(),
      panel.border = element_blank(),
      plot.margin = unit(c(1,2,1,2), "cm"))