
作者:伍正祥
来源:AI入门学习
今天教大家画一个图,桑基图,一个大大提高你的江湖地位的图。桑基图是一种流图,其实在前期文章中提到过,但是并没有讲细节的画法,现在教大家两种画法,一个是R语言(案例1、2、3),一个是直接在线画(案例4)。
案例1:你的工资是怎么霍霍的?
假如你月薪20000,你能拿到多少?最后花完还剩多少?可能比你想象的要少。一部分被国家拿走,当然国家并不是要你的钱,只是帮你存起来,等你长大了,不对,是老了会还给你的(此处我想起了压岁钱的故事),当然税收部分,那国家说了,强制征收,打死都不会给你的。国家的拿完了,然后扣除柴米油盐酱醋茶等一些列开支,你会发现,又回到了穷人的队伍。
以杭州为例,根据工资计算器,五险一金+所得税大约扣6000多,你能拿到13000多,为什么扣这么多,因为杭州公积金12%,所以欢迎大家来杭州发展。除掉五险一金,就是各项生活开支了,最后剩下不足4000了。说了这么多,数据怎么表达更直观,大部分网站都用二维饼图,在分类很多的情况下,饼图比较乱,其实桑基图会有更好的表现力,看具体的绘图步骤。
step1:数据准备,理清各类数据金额或者比例
step2:数据格式转换,宽格式的转换成3列,注意会汇总多一行或者多行
step3:可以把数字标签加到文本描述里面,准备好后,套用文末代码即可
工资是怎么样离你而去的
案例2:比赛数据样本量统计
比赛分为初赛和复赛,初赛复赛分别有训练集和测试集,在训练集中,有5个分类,存在各种交叉,用桑基图如下。
比赛数据样本量统计
案例3:手机各个渠道销售量统计
手机品牌商会在不同的渠道进行销售,不同渠道又会在不同的省份进行销售,用其他类型的图表表达都显得拥挤,但是桑基图恰到好处的表现出来了,可以在标签上加上各个渠道的占比。
某品牌手机各个渠道销售量统计
案例4:在线用Echart绘制桑基图
绘图思路及数据准备和上面一样,只要手动更改标签及数据,运行即可得到想要的图形,下面是原始的demo截图,非常简单。
案例5:其他作品欣赏(需要一些开发资源)
开头图代码:
URL <-'https://raw.githubusercontent.com/christophergandrud/d3Network/sankey/JSONdata/energy.json'
Energy <- jsonlite::fromJSON(URL)
sankeyNetwork(Links = Energy$links, Nodes = Energy$nodes, Source = "source", Target = "target", Value = "value",NodeID = "name",fontSize = 12, nodeWidth = 30)
案例123代码,只需要更换文件即可
library(networkD3)#安装并包加载,如果没有请安装
library(dplyr)
setwd("C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/R语言可视化/Sankey")#文件的存储空间
sankey = read.csv("手机销售渠道统计.csv",header=T,stringsAsFactors = FALSE)#读取数据
Sankeynodes = data.frame(name = unique(c(sankey$Source,sankey$Target)))
Sankeynodes$index = 0:(nrow(Sankeynodes)-1)
Sankeylinks = sankey
Sankeylinks = left_join(Sankeylinks,Sankeynodes,by=c('Source'='name'))
Sankeylinks = left_join(Sankeylinks,Sankeynodes,by=c('Target'='name'))
Sankeydata = Sankeylinks[,c(4,5,3)]
names(Sankeydata) = c("Source","Target","Value")
Sankeyname = select(Sankeynodes,name)
sankeyNetwork(Links = Sankeydata,Nodes = Sankeyname, Source = "Source",Target = "Target", Value = "Value", NodeID = "name", units = "元", #根据具体单位填写, fontSize = 12, nodeWidth = 24,sinksRight = FALSE, colourScale = JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory20);"))
图片中使用了大量的动图,有专门的小软件可以制作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08