什么是Sankey图？

我们称他们为米格尔的Sankey图，但你可能将它们称为冲积图或Sankey图甚至Sankey图。Sankey图是一种可视化数据流的方式。Sankey图非常适合显示决策树（例如，CHART，CHAID）。Sankey图由三组元素组成：节点，链接和确定其位置的指令。继续阅读以了解如何使用R创建Sankey图。

第1步：创建整洁的数据框

创建可视化的第一步是以有用的格式获取数据。在Sankey图的情况下，诀窍是将数据转换为整洁的数据格式。这篇文章使用一个简单的例子来说明一切如何融合在一起。下面，您可以看到R代码来创建一个小数据框。我把它显示为一个表格，然后是生成的Sankey图表。

my.data = data.frame(Married = c("Yes","Yes", "Yes", "No", "No"),
    Pet = c("Yes", "Yes", "No", "Yes", "No"),
    Happy = c("Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "No"),
    freq = 5:1)

image.png

Sankey图与表中的数据的顺序不同，在“是”之前出现“否”。Sankey自动对类别进行排序，以最大限度地减少重叠量。
如果表中的两行包含相同的信息，Sankey会自动将它们组合在一起。在我们的表中，我们可以看到前两行是相同的。我们的Sankey图已经将它们组合在一起，因此从结婚：是到宠物：是到快乐：是的重量（宽度）为5 + 4 = 9.- 如果将鼠标悬停在Sankey图上，则可以看到此值。
Sankey图自动将具有相同文本的节点（块）合并在一起。例如，虽然我们在上面的示例中有五行数据，但我们只有两个唯一的Pet值，这就是为什么只出现两个宠物所有权块。
我们可以通过更改标签来拆分块，如下面的数据框和生成的Sankey图所示。我的同事Carmen正致力于修改代码，以便能够在不更改标签的情况下拆分这些代码。

image.png

第2步：安装flipPlot包

我在这篇文章中使用的Sankey图来自我们的flipPlots包（Displayr / flipPlots）。如果您不知道如何从GitHub安装，请查看如何从GitHub安装软件包。

第3步：创建Sankey图

我们使用下面的代码创建了本文中显示的第一个Sankey图表。请注意，数据框作为第一个参数传入，但第四个列（包含权重的列）已被删除。我已将link.color设置为“Source”，它将从同一节点发出的颜色设置为一致。

library(flipPlots)
SankeyDiagram(my.data[, -4],
              link.color = "Source", 
              weights = my.data$freq)

我已经提供了下面帖子中显示的第二个sankey图的代码。与前面代码的唯一区别是我使用了label.show.varname = FALSE，以防止变量名在sankey图中显示。

library(flipPlots)
SankeyDiagram(my.data.2[, -4],
              link.color = "Source",
              label.show.varname = FALSE,
              weights = my.data.2$freq)