KaggleのKernelを見ていてHighchartersを知り、R for Data Scienceを勉強していてgapminderを知ったので、両者を組み合わせ可視化してみると面白いのではないかと思い試してみたのでその結果をブログに書きます。
準備
以下のpackageを読み込んでおきます。
installしていなかったら適宜install.packages()でinstallしておきます。
library(tidyverse) # data manipulation and visualization
library(gapminder) # data
library(countrycode) # visualization
library(highcharter) # visualization
gapminder
まずはgapminderにどのようなデータが格納されているか確認します。詳細に関しては"?gapminder"で確認することもできます。
gapminder
# A tibble: 1,704 x 6
country continent year lifeExp pop gdpPercap
<fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
1 Afghanistan Asia 1952 28.8 8425333 779.
2 Afghanistan Asia 1957 30.3 9240934 821.
3 Afghanistan Asia 1962 32.0 10267083 853.
4 Afghanistan Asia 1967 34.0 11537966 836.
5 Afghanistan Asia 1972 36.1 13079460 740.
6 Afghanistan Asia 1977 38.4 14880372 786.
7 Afghanistan Asia 1982 39.9 12881816 978.
8 Afghanistan Asia 1987 40.8 13867957 852.
9 Afghanistan Asia 1992 41.7 16317921 649.
10 Afghanistan Asia 1997 41.8 22227415 635.
# ... with 1,694 more rows
各国毎の平均余命、人口、一人当たりのGDPを経年で比較することができます。
前処理
可視化する際に扱いやすいようにcountryの名称をiso3に変換します。
foo <- gapminder %>%
filter(year == 2007) %>%
mutate(iso3 = countrycode(country, origin = "country.name", destination = "iso3c"))
Highchartersで可視化する
以下コードで可視化することができます。
highchart() %>%
hc_add_series_map(worldgeojson, foo, value = 'lifeExp', joinBy = 'iso3') %>%
hc_title(text = 'Life expectancy in 2007') %>%
hc_colorAxis(minColor = "#ffdf3f", maxColor = "#5c46ff", min = min(foo$lifeExp), max = max(foo$lifeExp)) %>%
hc_tooltip(useHTML = TRUE, headerFormat = "", pointFormat = "{point.country}: {point.lifeExp} years")
できました！
ちなみにR上ではマウスオーバーで国の名前とその平均寿命を確認することもできます。
コミュニケーションする際にこういったグラフがあると便利そうですね。
enjoy!