循环打包以可视化 R 中的层次结构数据

在 R 中，我们通常需要处理一些层次结构数据，比如树形结构的数据。这些数据本质上是一些嵌套的列表或数据框，其结构比较复杂。在实际分析中，我们需要将这些数据进行可视化呈现，以便更好地理解和分析。本文将介绍如何利用循环打包技术以及 ggplot2 包中的 geom_tree 绘图函数来可视化 R 中的层次结构数据。

循环打包

循环打包是指将嵌套的列表或数据框进行逐层打包，并将每一层打包后的结果存储在一个数据框中。例如，对于一个树形结构的数据，我们可以将每一层的数据打包成一个数据框，然后将这些数据框放在一个列表中，最终得到一个嵌套的列表。下面是一个例子：

# 创建一个树形结构的数据
tree <- list(
  node1 = list(
    node11 = data.frame(a = 11:12, b = c("x", "y")),
    node12 = data.frame(a = 13:14, b = c("z", "w"))
  ),
  node2 = list(
    node21 = data.frame(a = 21:22, b = c("x", "y")),
    node22 = data.frame(a = 23:24, b = c("z", "w"))
  )
)

# 循环打包
pack_list <- list(data.frame())
for (level in 1:length(tree)) {
  pack_df <- do.call(rbind, unname(tree[[level]]))
  pack_list[[level]] <- pack_df
}

这里我们将一个嵌套的列表 tree 循环打包成了一个嵌套的列表 pack_list。pack_list 中的每一层都是一个数据框，对应了 tree 中的一个子列表。

可视化

利用循环打包后的数据，我们可以利用 ggplot2 包中的 geom_tree 函数来绘制树形结构图。geom_tree 函数需要传入一个数据框，其中至少包含三列：id、pid 和 name。id 和 pid 列用来描述树形结构中每个节点的唯一标识和其父节点的标识，name 列用来描述节点的名称。我们可以通过循环打包后的列表，为每个节点生成对应的 id、pid 和 name，然后将它们拼接在一起生成一个包含所有节点的数据框。下面是一个例子：

library(dplyr)
library(purrr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

# 生成节点数据
nodes <- list(data.frame(id = 1:nrow(pack_list[[1]]), name = row.names(pack_list[[1]])))
for (level in 2:length(pack_list)) {
  child_ids <- rep(1:nrow(pack_list[[level-1]]), times = nrow(pack_list[[level]]))
  child_nodes <- nodes[[level-1]] %>% slice(rep(1:n(), each = nrow(pack_list[[level]]))) %>%
    select(-id) %>% splice(list(data.frame(id = 1:n() + max(nodes[[level-1]]$id) %>% as.integer())))
  parent_ids <- rep(nodes[[level-1]]$id, each = nrow(pack_list[[level]]))
  parent_nodes <- nodes[[level-1]] %>% slice(rep(1:n(), each = nrow(pack_list[[level]])))
  curr_node <- data.frame(id = 1:nrow(pack_list[[level]]))
  curr_node$name <- row.names(pack_list[[level]])
  curr_node$pid <- child_ids + max(nodes[[level-1]]$id)
  nodes[[level]] <- bind_rows(child_nodes, parent_nodes, curr_node)
}

# 生成节点连接数据
links <- list()
for (level in 2:length(nodes)) {
  curr_level <- nodes[[level]]
  prev_level <- nodes[[level-1]]
  if (level == 2) {
    link <- curr_level %>% select(id, pid) %>% distinct()
  } else {
    link <- left_join(curr_level %>% select(id, pid), prev_level %>% select(id, pid = id)) %>%
      filter(!is.na(pid))
  }
  links[[level]] <- link
}

# 合并节点和连接数据
tree_data <- bind_rows(links) %>%
  arrange(desc(.level)) %>%
  mutate(name = nodes[[.level]]$name) %>%
  mutate(id = paste0("id_", id)) %>%
  mutate(pid = ifelse(is.na(pid), "", paste0("id_", pid))) %>%
  select(id, pid, name)

# 绘制树形结构图
ggplot(tree_data, aes(x = pid, y = id)) +
  geom_tree(aes(fill = name, color = name), width = 0.1, height = 0.1, level.hjust = 1,
            font.family = "Arial", font.face = "bold", show.legend = FALSE) +
  scale_color_brewer(type = "qual", palette = "Set2") +
  scale_fill_brewer(type = "qual", palette = "Set2") +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "bottom")

这里我们按照从上到下的顺序循环遍历了 pack_list，逐层生成了节点数据和节点连接数据。然后将它们合并在一起，生成了一个包含树形结构信息的数据框 tree_data。最后利用 ggplot2 包中的 geom_tree 函数绘制了树形结构图。

总结

本文介绍了如何利用循环打包技术和 ggplot2 包中的 geom_tree 函数来可视化 R 中的层次结构数据。通过逐层打包并生成节点和连接数据，我们可以将一个复杂的嵌套数据结构转化为一个易于理解和分析的树形结构图。