使用networkD3绘制桑基图

先挖个坑：https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/79429117
https://blog.csdn.net/enyayang/article/details/102551939

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# Topic:定义一个桑基图函数
# Author:Wang Haiquan
# Date:Sat Jun 06 23:08:32 2020
# Mail:mg1835020@smail.nju.edu.cn
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#函数数据格式如下
#假设想看一下不同省份三大能源的流向情况
mydata<-data.frame(energy=paste("能源",sample(1:3,200,replace = T)),
                   provin=paste("省份",sample(1:34,200,replace = T)),
                   direct=paste("用途",sample(1:20,200,replace = T)))
#数据格式如下：
#  energy  provin  direct
#能源 1  省份 7 用途 17
# 能源 1 省份 13  用途 9
#能源 3 省份 31 用途 14
#能源 2 省份 22 用途 11
#能源 1  省份 4  用途 6
#能源 2  省份 3 用途 13
get_summary_sankey_df<-function(df){
  df=df
  library(stringr)
  library(networkD3)
  #为防止重复，将每一列加上列序号
  for (i in 1:ncol(df)) {
    df[,i]=paste(df[,i],colnames(df)[i],sep = "-")
  }
  #将数据进行汇总，算出权重
  i=1
  df_sub1=df[,i:(i+1)]
  #将两列的名字合并到一起便于用table统计
  df_sub_name=paste(df_sub1[,i],df_sub1[,i+1],sep = "_")
  #使用table统计
  df_sub1=as.data.frame(table(df_sub_name))
  #将统计结果整理成三列的df格式
  src=str_split(df_sub1$df_sub_name,"_",simplify = T)[,1]
  target=str_split(df_sub1$df_sub_name,"_",simplify = T)[,2]
  value=df_sub1$Freq
  df_sub1=data.frame(Src=src,Target=target,Value=value)
  #假如原始df中的列数》2，使用循环完成后续过程
  if(ncol(df)>2){
    for (i in 2:(ncol(df)-1)) {
      df_sub=df[,i:(i+1)]
      df_sub_name=paste(df_sub[,1],df_sub[,2],sep = "_")
      df_sub=as.data.frame(table(df_sub_name))
      src=str_split(df_sub$df_sub_name,"_",simplify = T)[,1]
      target=str_split(df_sub$df_sub_name,"_",simplify = T)[,2]
      value=df_sub$Freq
      df_sub=data.frame(Src=src,Target=target,Value=value)
      df_sub1=rbind(df_sub1,df_sub)
      
    }
  }
  network=df_sub1
  factor_list <- sort(unique(c(levels(network$Src), levels(network$Target))))
  #建立一个factor_list与数字意义对应的df，注意以0开头
  attribute <- data.frame(name=c(factor_list),
                          num_list=0:(length(factor_list)-1))
  #将结果merge，获得最终的df
  network<-merge(network,attribute,by.x="Src",by.y="name",all.x=T)
  network<-merge(network,attribute,by.x="Target",by.y="name",all.x=T)
  network<-network[,c(4,5,3)]
  colnames(network)<-c("Src","Target","Value")
  #作图
  sankeyNetwork(Links = network, Nodes = attribute,
                Source = "Src", Target = "Target",
                Value = "Value", NodeID = "name",
                fontSize= 20, nodeWidth = 30)
  
}
get_summary_sankey_df(mydata)

最后的结果图

补充：也可以使用ggplot做，简单一点，但是可能调整起来比较麻烦

library(ggalluvial)
ggplot(mydata,aes(axis1=energy,
                  axis2=provin,
                  axis3=direct))+
  geom_alluvium(aes(fill=energy))+geom_stratum()+
  geom_text(stat = "stratum", infer.label = TRUE) 

ggplot结果