highcharts 使用Highchart的R有效循环向下钻取图表

e0bqpujr 于 2022-11-10 发布在 Highcharts

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我给你带来了一个问题，我发现自己在做一项工作时。我需要执行一个'钻取'，包含约100列，我遇到了一个效率问题。数据集包含从1913年到2021年。
第一个
我需要创建一个明细，其中显示了每年的平均值，在本例中，平均值只有2，但在原始数据框中，图表中应该显示大约100列
我能想到的办法是以下几种：
第一个
我将不得不为每个需要创建的 Dataframe 重复这段代码，我认识到这是低效的。
示例：

highchart() %>%
  hc_chart(type = "column") %>%
  hc_title(text = "Example Drilldown") %>%
  hc_xAxis(type = "category") %>%
  hc_legend(enabled = FALSE) %>%
  hc_plotOptions(series = list(boderWidth = 2,
                               dataLabels = list(enabled = TRUE))) %>%
  hc_add_series(data = dfDD,
                name = "Mean",
                colorByPoint = TRUE) %>%
  hc_drilldown(allowPointDrilldown = TRUE,
               series = list(list(id = "1913",
                                  data = list_parse2(df1913)),
                             list(id = '1914',
                                  data = list_parse2(df1914))))

更新日期：2022年5月7日
编辑：

我必须重新提出我的问题，因为我用了不正确的方式表达自己，这就是为什么我没有得到我的主要问题的答案。首先，我感谢每一个阅读和评论他对我的问题的意见的人。
重新表述的问题：
我需要创建一个“明细”样式的图表。我的原始数据集只有2列：

日期
价值

每年我有12个值（1代表一年中的每个月）。问题是数据集在“年”列中注册了从1913年到2021年的年份。它大约有1300行。如果我没算错的话，它是109年，其中每个年份有12个值只有2021年有7个。
在我之前解释的方法中，我解决问题的方法效率低下，而且时间很长。必须为一年中的每个子集创建一个数据框，这将是一件乏味的事情，我将创建100多个数据框。
有没有更有效的方法来解决我的问题？如果有，你能举个例子给我解释一下吗？非常感谢，很抱歉一开始表达得不好。
Data Source

highcharts

来源：https://stackoverflow.com/questions/72146823/r-efficient-drilldown-chart-with-loop-using-highchart

1条答案

按热度按时间

km0tfn4u1#

从示例 Dataframedf开始，稍微处理一下数据，将变量 year 添加为字符：

df <- df %>% 
    mutate(YMD = ymd(year),
           year = as.character(year(YMD)))

...并在绘图合成期间进行分组和聚合（无需使用数据框架填满您的工作空间）：

library(dplyr)

## (preceding plot instructions omitted)

## ...

hc_add_series(data = df %>%
                  group_by(year) %>%
                  summarise(y = mean(value, na.rm = TRUE)) %>%
                  mutate(name = year, drilldown = year) #, ... other args
              ) %>%
hc_drilldown(allowPointDrilldown = TRUE,
             series = list(
                 df %>%
                 group_by(year) %>%
                 summarise(drilldown_series = 
                               list(id = first(year),
                                    data =  list_parse2(
                                        df = .[c('year', 'value')] )
                                    )
                           ) %>%
                 pull(drilldown_series)
             )

如果你的 Dataframe 有很多列，你可能想把这些列堆叠起来，例如用pivot_longer，也就是说你把这些列缩小到两列：一个包含变量名称，第二个包含变量值：

library(tidyr)

df %>%
    pivot_longer(cols = first_column_to_stack : last_col_to_stack,
                 names_to = "variable",
                 values_to = "value"
                 )

...现在，您可以在将长格式 Dataframe 作为绘图参数输入之前，按变量（以及年份和...）动态filter长格式 Dataframe 。

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