我這篇文章中的R關於可摺疊的樹被激發可摺疊的樹
http://bl.ocks.org/mbostock/4339083
我試圖使用玩具的數據集這樣
ID Car Bus Train Feedback_Car Feedback_Bus Feedback_Train
23433 Yes Yes Yes Toyota GreyHound Amtrak
再現相同的例子，可以可表示爲如下的可摺疊樹：
我想知道是否有人可以幫助我使用上面這個玩具數據集來重現這個概念（可摺疊樹），然後這個例子會給我一個想法，不同的組件如何工作，例如格式化R等數據中的JSON數據，作爲一個起點。提前致謝。
可以使用data.tree包，讓您的數據轉換成JSON，或者也可以使用networkD3包：
dat <- read.table(text="ID Car Bus Train Feedback_Car Feedback_Bus Feedback_Train
23433 Yes Yes Yes Toyota GreyHound Amtrak", header=TRUE)
## Make an edgelist from your data
edges <- rbind(cbind(dat$ID, names(dat)[2:4]),
cbind(names(dat)[2:4], as.vector(t(dat[5:7]))))
library(data.tree)
tree <- FromDataFrameNetwork(as.data.frame(edges))
tree
這將打印如下：
levelName
1 23433
2 ¦--Car
3 ¦ °--Toyota
4 ¦--Bus
5 ¦ °--GreyHound
6 °--Train
7 °--Amtrak
現在，用樹狀結構networkD3繪製：
lol <- ToListExplicit(tree, unname = TRUE)
library(networkD3)
diagonalNetwork(lol)
不幸的是，不支持可摺疊的樹呢。但是here就是一個例子，如何用Shiny獲得你想要的。爲了將數據轉換爲正確的JSON格式，只要做到這一點：
library(jsonlite)
json <- toJSON(lol)
這是非常有效的。我將嘗試可摺疊樹例子。 –
我讀了CSV，使節點JSON結構如下圖所示：
d3.csv("my.csv", function(error, data) {
var map1 = []
data.reduce(function(map, node) {
map1.push(node)
return node;
}, {});
root = {};
root.name = map1[0].ID;
root.children = [];
var car = {
name: "Car",
children: [{
name: map1[0].Feedback_Car,
children: []
}]
};
root.children.push(car);
var bus = {
name: "Bus",
children: [{
name: map1[0].Feedback_Bus,
children: []
}]
};
root.children.push(bus);
var train = {
name: "Bus",
children: [{
name: map1[0].Feedback_Train,
children: []
}]
};
root.children.push(train);
});
工作代碼here
希望這有助於！
這個可摺疊的樹看起來非常酷。我的方法是首先使用igraph創建圖表。我希望已經有一個將igraph轉換爲json的函數，但是，它看起來像github上的issue還沒有實現。所以，這是一個簡單的功能。然後，您可以將生成的數據插入到鏈接的源代碼中，並且您有一個可摺疊的樹。
## Read your data
dat <- read.table(text="ID Car Bus Train Feedback_Car Feedback_Bus Feedback_Train
23433 Yes Yes Yes Toyota GreyHound Amtrak", header=TRUE)
## Make an edgelist from your data
edges <- rbind(cbind(dat$ID, names(dat)[2:4]),
cbind(names(dat)[2:4], as.vector(t(dat[5:7]))))
## Convert to a graph data structure
library(igraph)
g <- graph_from_edgelist(edges)
## This is the non-interactive version
plot(g, layout=layout.reingold.tilford(g, root='23433'))
## Recursive function to make a list of nodes to be parsed by toJSON
## call it with 'node' as the root node (here '23433')
f <- function(g, node, size=1000) {
n <- neighbors(g, node, mode='out')
if (length(n) == 0) return(list(name=node, size=size))
children <- lapply(n$name, function(x) f(g, x, size))
list(name=node, children=children)
}
## Convert to json
library(jsonlite)
json <- toJSON(f(g, '23433'), auto_unbox = TRUE)
## I made a directory collapsible to store the index.html from the linked
## site, as well as this data
## For completeness, you should be able to run this to see the interactive results,
## But, of course, this is creating files on your box
dir.create('collapsible')
writeLines(json, 'collapsible/data.json')
## Download the index.html
download.file("https://gist.githubusercontent.com/mbostock/4339083/raw/0d003e5ea1686dd6e79562b37f8c7afca287d9a2/index.html", "collapsible/index.html", method='curl')
## Replace with the correct data
txt <- readLines('collapsible/index.html')
txt[grepl("^d3.json", txt)] <- "d3.json('data.json', function(error, flare) {"
writeLines(txt, 'collapsible/index.html')
## Open in broweser
browseURL(paste0('file://', normalizePath('collapsible/index.html')))
結果也可以看出here。
當前函數'browseURL ...'打開一個網頁它是空的.....是因爲在行'txt [grepl（「^ d3.json」 .....'沒有關閉......？ –
雖然看起來很混亂，但它只是該函數的開始，該行的目的是簡單地替換傳遞給d3.json的數據參數如果你看看整個文檔，這將是有意義的 – jenesaisquoi
....嗯...奇怪爲什麼我看到一個空白頁... –
有關如何格式化數據here的詳細說明。他們建立在this answer關於如何爲孩子創建Json。
注：我認爲你將不得不重塑你的數據集以獲得以下列：ID，車輛類型，品牌。
一旦您準備好了Json，就可以抓取your example的html文件，並用我們的數據輸出路徑替換'flare.json'。
對於它的價值，我想和大家分享我從推R數據到D3的方式：
<!--begin.rcode results="asis", echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE
library(RJSONIO)
library(MASS)
set.seed(1234)
data <- data.frame("Sample"=rbeta(1000,10,15))
out <- paste("<script type='text/javascript'> var json ='", jsonlite::serializeJSON(data), "';</script>", sep="")
end.rcode-->
此代碼塊正位於我的RHTML文件body元素的開始。編織完成後，數據將寫入輸出HTML文件中，D3可通過變量json訪問。 下面是輸出HTML文件的截圖：
在圖片的底部，你可以看到你剛剛有JSON.parse()解析json對象，你必須準備好:)
我很抱歉爲時已晚。我認爲你正在尋找R的解決方案，而不是一個迫使你使用外部代碼的解決方案。利用k3d3軟件包。 https://github.com/kaseyriver11/k3d3 這裏是想：
library(k3d3)
library(RJSONIO)
library(stringr)
type <- c("Car", "Car", "Truck", "Truck", "Bus", "Bus")
name <- c("Chevy", "Ford", "Chevy", "Ford", "Greyhound", "Holiday Express")
size <- c(rep(3840,6))
data <- data.frame(type, name, size)
makeList<-function(x){
if(ncol(x)>2){
listSplit<-split(x[-1],x[1],drop=T)
lapply(names(listSplit),function(y){list(name=y,children=makeList(listSplit[[y]]))})
}else{
lapply(seq(nrow(x[1])),function(y){list(name=x[,1][y],Percentage=x[,2][y])})
}
}
jsonOut<-toJSON(list(name="23433",children=makeList(data)))
jsonOut2 <- str_replace_all(jsonOut, "[\r\n]" , "")
CTR(jsonOut2)
在networkD3（v0.4.9000 @ 2017年8月30日），目前開發的版本，有一個新的treeNetwork()功能有這個（交互式，可摺疊的樹形網絡圖）以及許多其他內置的新功能。
您可以安裝與當前版本的開發...
devtools::install_github("christophergandrud/networkD3")
並繪製使用您的數據可摺疊的樹形網絡曲線...
library(networkD3)
df <- read.table(header = T, stringsAsFactors = F, text = "
ID Car Bus Train Feedback_Car Feedback_Bus Feedback_Train
23433 Yes Yes Yes Toyota GreyHound Amtrak
")
links <- data.frame(nodeId = c(df$ID, names(df)[2:4], as.character(df[5:7])),
parentId = c("", rep(df$ID, 3), sub("^Feedback_", "", names(df[5:7]))))
links$name <- links$nodeId
treeNetwork(links, type = "tidy")
仍有許多漏洞來制定出來，所以我們會很感激測試，填寫問題/錯誤報告和/或拉取請求。 https://github.com/christophergandrud/networkD3
什麼是數據集，上面提到的是這是一個csv？ – Cyril
@Cyril，是的，這是正確的 –
看看[這個例子]（http://104.131.111.111:3838/ggtree/）這個繁重的工作由D3.js完成，但它在一個閃亮的應用程序中。 – jeremycg