echarts4r: 从入门到应用（上）
echarts4r 是 R 中的一个画图工具包，作者是 John Coene。这个包的名字读起来是 Echarts for R，顾名思义就是在 R 中应用 Apache Echarts。Apache ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，官网有中英两种语言的文档，对英文阅读水平弱一些的小伙伴比较友好。
echarts4r 包的语法非常简洁，很容易上手，很多时候我们只需要从官网复制一个例子的代码就能画出图来。只不过，现实中画图用的数据往往不如案例中那么友好，笔者整理了一些犄角旮旯里的画图细节，希望能对用 echarts4r 包画图的小伙伴们有帮助。
本文章共分为四个部分：
基本语法：横轴、纵轴、多个变量、双Y轴、堆叠（阶梯瀑布图）、转置、反向、分组、时间轴（动态排序图）。
组件：通用设置（格式化文本）、标题、图例、数据标签（富文本）、提示框、数据标注、数据区域缩放、工具栏、视觉映射、自定义图形、排列组合、连接、嵌套。
坐标系：直角坐标系、极坐标系、单轴、日历、地理坐标系、平行坐标系。
主题：选择主题、背景颜色、线的属性（坐标轴轴线、坐标轴刻度线、坐标轴分割线、数据标签的视觉引导线）、文本属性（坐标轴标题、坐标轴标签、图表标题、图例、数据标签、提示框）、图形属性。
本篇推送将介绍第一和第二章。
1. 基本语法
注1：本文所使用 R 软件版本为 4.1.1，在 4.1.2 上也测试通过，echarts4r 包的版本为 0.4.2 ，对应 Echarts 版本为 5.0 以上，R 软件 4.1.0 之前的版本应将所有的管道符从
|>换成%>%。
注2：一个标准数据框里的一列数据在不同领域里有不同的名字，如字段、数据项、变量、指标、特征、系列等等，本文统称为变量。
pkgs <- c("echarts4r", "stringr", "echarts4r.maps", "blogdown")
bib <- knitr::write_bib(
x = pkgs, file = NULL, prefix = ""
)
bib <- unlist(bib)
bib <- gsub("(\\\n)", " ", bib)
xfun::write_utf8(bib, "packages.bib")
1.1. 准备工作
在正式画图之前，先编一份数据方便复现。下面的data数据集中有4列，分别是month（月份），Evaporation（蒸发量），Precipitation（降水量），Temperature（温度）。
library(echarts4r)
data <- data.frame(
month = paste0(c(1:12), "月"),
Evaporation = sample(2:200, 12),
Precipitation = sample(2:200, 12),
Temperature = sample(2:25, 12, replace = TRUE)
)
要画一个最普通的柱状图只需两行或三行代码即可，用data |> e_charts(month)或e_charts(data, month)指定数据集中作为横轴的变量，再用e_bar(Evaporation)指定作为纵轴的变量。
# 形式一
e_charts(data, month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) # 纵轴
# 形式二
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) # 纵轴1.2. 横轴（e_x_axis）
图形的横轴属性可在e_x_axis()函数中修改。由于ehcarts4r 包画出来的图形是根据页面大小自适应的，若是遇上横轴的坐标轴标签显示不全的情况，可以在e_x_axis()里面加上axisLabel = list(interval = 0)来修改坐标轴标签的显示间隔，若是坐标轴标签全部显示出来很拥挤的话，还可以再加上rotate = 30来调整坐标轴标签的旋转角度（默认逆时针旋转）。
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) |> # 纵轴
e_x_axis(
axisLabel = list(interval = 0, rotate = 30),
name = "X轴", # 坐标轴标题
nameLocation = "center", # 横坐标轴标题的位置
nameGap = 30
) # 坐标轴标题与坐标轴之间的距离
1.3. 纵轴（e_y_axis）
图形的纵轴属性可在e_y_axis()函数中修改。
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) |> # 纵轴
e_y_axis(
min = 0, # 最小值
max = 200, # 最大值
interval = 50, # 显示间隔
name = "Y轴", # 坐标轴名称
formatter = "{value} ml"
) # 坐标轴标签的格式化文本
1.4. 多个变量
要在一个图形容器中显示多个变量时，将要展示的变量一个接一个用管道符引入即可。
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) |> # 纵轴的第一个变量
e_bar(Precipitation) |> # 纵轴的第二个变量
e_line(Temperature) # 纵轴的第三个变量
1.5. 双Y轴（y_index）
若是想要在图形中同时展示多个变量，但是各个变量不在一个数量级，那么可以使用双Y轴。一般的直角坐标系中默认左轴为主轴，在e_y_axis()函数中设定y_index = 0可修改主轴属性，设定y_index = 1可修改副轴属性。另，一般情况下主轴都是默认的，所以下面代码中y_index = 0全部注释掉也会是一样的效果。
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation, y_index = 0) |> # 指定主轴变量
e_bar(Precipitation, y_index = 0) |> # 指定主轴变量
e_line(Temperature, y_index = 1) |> # 指定副轴变量
e_y_axis(
y_index = 0, # 修改主Y轴属性
min = 0,
max = 200,
interval = 50,
name = "主Y轴",
formatter = "{value} ml"
) |>
e_y_axis(
index = 1, # 修改副Y轴属性
min = 0,
max = 28,
interval = 7,
name = "副Y轴",
formatter = "{value}°C"
)
1.6. 堆叠（stack）
1.6.1. 数值的堆叠
若是想把两个并列的柱子堆到一起展示，只需在引入两个变量的e_bar()函数中加上一样的stack = "group1"即可，这里的"group1"可以是任意内容。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, stack = "group1") |> # 堆第一堆
e_bar(Precipitation, stack = "group1") |> # 堆第一堆
e_line(Temperature, stack = "group2") # 堆第二堆
1.6.2. 比例的堆叠
按比例堆叠和按数值堆叠的方式是一样的，只是需要先计算占比。
# 计算占比
data.new <- transform(data,
Evaporation_rate = round(Evaporation / (Evaporation + Precipitation), 2)
) |>
transform(
Precipitation_rate = round(Precipitation / (Evaporation + Precipitation), 2)
)
data.new |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation_rate, stack = "group1") |> # 堆一堆
e_bar(Precipitation_rate, stack = "group1") |> # 堆一堆
# 设定纵轴的轴标签为百分比
e_y_axis(
max = 1,
interval = 0.5,
formatter = e_axis_formatter("percent", digits = 1)
) |>
# 设定悬浮提示框的内容为百分比
e_tooltip(formatter = e_tooltip_item_formatter("percent"))
1.6.3. 阶梯瀑布图
将代表正数、负数及总和的三个变量堆叠在一起，并且把总和的柱子设为透明就可以巧妙地画出阶梯瀑布图。
data.waterfall <- data.frame(
date = paste0("Nov", c(1:11)),
transparent = c(0, 900, 1245, 1530, 1376, 1376, 1511, 1689, 1856, 1495, 1292), # 总和
positive = c(900, 345, 393, "-", "-", 135, 178, 286, "-", "-", "-"), # 正数
negative = c("-", "-", "-", 108, 154, "-", "-", "-", 119, 361, 203)
) # 负数
data.waterfall |>
e_charts(date) |>
e_bar(
transparent,
stack = "total",
name = "总和",
itemStyle = list(borderColor = "transparent", color = "transparent"), # 将柱子和描边的颜色都设为透明
legend = list(show = FALSE), # 去掉总和的图例
tooltip = list(show = FALSE)
) |>
e_bar(positive, stack = "total", name = "收入") |>
e_bar(negative, stack = "total", name = "支出") |>
e_x_axis(type = "category", axisLabel = list(interval = 0)) |>
e_tooltip(
trigger = "axis",
axisPointer = list(type = "shadow")
)
1.7. 转置（e_flip_coords）
转置，即交换横轴和纵轴。转置之前一般可先按数值排序，也可按数据本身含义排序如人口金字塔图。
data.flip <- data[order(data$Evaporation), ] # 按 Evaporation 排序
data.flip |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) |> # 纵轴
e_bar(Precipitation) |>
e_flip_coords() # 转置
1.8. 反向（inverse）
反向是一种专门针对“轴”起作用的功能，Echarts 里面所有的轴都可以设置反向，不管是直角坐标系中的横轴、纵轴，还是组件中的时间轴，或是单轴坐标系中的单轴、平行坐标系中的平行坐标轴。
1.8.1. 纵轴反向
在e_y_axis()中针对某个纵轴设置inverse = TRUE，这个轴上的所有变量就会反过来显示（垂直旋转180度）。
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_area(Evaporation) |> # 纵轴
e_area(Precipitation, x_index = 1, y_index = 1) |>
e_y_axis(index = 0, min = 0, max = 200) |>
e_y_axis(
index = 1,
inverse = TRUE, # 反向
min = 0,
max = 200
)
1.8.2. 横轴反向
在e_x_axis()中针对某个轴设置inverse = TRUE，这个轴上的所有变量就会反过来显示（水平旋转180度）。
data |>
e_charts(month) |> # 横轴
e_area(Evaporation) |> # 纵轴
e_area(Precipitation, x_index = 1, y_index = 1) |>
e_x_axis(
index = 1,
inverse = TRUE
) # 反向
1.8.3. 负数反向
对某个变量取负数，也可以得到反向的效果。举个例子。
data.inverse <- transform(data, Evaporation_i = -Evaporation)
data.inverse |>
e_charts(month) |>
e_bar(Precipitation, stack = "group1", name = "男") |>
e_bar(Evaporation_i, stack = "group1", name = "女") |>
e_y_axis(show = FALSE) |>
e_flip_coords()
1.9. 分组（group_by）
若要同时展示多组数据，可引入group_by()函数来指定需要分组的变量。下面代码中新编的data.ab数据集中包含A区域、B区域两组数据。指定分组变量后，图例的名称就会变成各个组的名称，若引入多个变量的话，每一组数据的多个变量都会是一个颜色而难以区分。因此，仅仅只是分组的话，最好不要同时引入多个变量。
data.ab <- data.frame(
type = c(
sample("A区域", 12, replace = TRUE),
sample("B区域", 12, replace = TRUE)
),
month = paste0(c(1:12, 1:12), "月"),
Evaporation = sample(2:200, 24),
Precipitation = sample(2:200, 24),
Temperature = sample(2:25, 24, replace = TRUE)
)
data.ab |>
group_by(type) |> # 指定分组变量
e_charts(month) |> # 横轴
e_bar(Evaporation) # 纵轴
1.10. 时间轴（timeline）
虽然名字叫“时间轴”，但其实可以看成“分组”的加强版，指定分组变量且同时启用时间轴，相当于整个图形容器中多了一个可以切换各组数据的组件。启用时间轴就可以同时分组和引入多个变量。时间轴的类型有三种：时间轴（axis_type = "time"），对应的分组变量须是时序型数据；数值轴（axis_type = "value"），对应的分组变量须是连续型数据；类目轴（axis_type = "category"），对应的分组变量须是离散型数据。
时间轴通常默认在图形下方显示，且播放按钮通常默认在时间轴左边显示，可引入e_timeline_opts()函数来修改时间轴的各项属性：
data.ab |>
group_by(type) |> # 指定分组变量
e_charts(month, timeline = TRUE) |> # 启用时间轴
e_bar(Evaporation) |>
e_bar(Precipitation) |>
e_timeline_opts(
axis_type = "category", # 类目轴
top = 5, # 指定时间轴距离图形容器上侧的距离
left = "center", # 指定时间轴中间对齐
controlPosition = "right"
) |> # 指定播放按钮的位置
e_legend(bottom = "bottom") # 时间轴挪到图形上侧了，就把图例挪到图像下侧
1.10.1. 标题随时间轴变动
echarts4r 包提供e_timeline_serie()函数来设定可以随时间轴变动的参数，比如随时间轴变动的标题。需要注意的是，作为时间轴的变量中的每一项数据对应的主、副标题，都需要在e_timeline_serie(title = list())里面用list(text = '主标题', subtext = '副标题')从头到尾写一遍。
data.ab |>
group_by(type) |>
e_charts(month, timeline = TRUE) |>
e_line(Evaporation) |>
e_title(left = "center", top = 10) |>
e_legend(show = FALSE) |>
e_timeline_serie(title = list(
list(
text = "各区域每月降水量",
textStyle = list(
fontWeight = "normal",
fontSize = 20
),
subtext = "A区域",
subtextStyle = list(
fontWeight = "bold",
fontSize = 40
)
),
list(text = "各区域每月降水量", subtext = "B区域")
))
1.10.2. 时间轴与动态排序
绘制一个带有时间轴组件的图形，将时间轴设为自动播放且隐藏，再为柱状图开启实时排序效果，就能巧妙地得到动态排序柱状图。
data.sort <- data.frame(
year = c(rep(2010, times = 5), rep(2015, times = 5), rep(2020, times = 5)),
country = rep(c("India", "China", "Japan", "Canada", "American"), 3),
value = sample(1:50, 15)
)
data.sort |>
group_by(year) |>
e_chart(country, timeline = TRUE) |>
e_bar(value,
realtimeSort = TRUE, # 开启实时排序效果
seriesLayoutBy = "column"
) |>
e_flip_coords() |>
e_legend(show = FALSE) |>
e_title(left = "center", top = 10) |>
e_timeline_opts(autoPlay = TRUE, show = FALSE) |> # 自动播放且隐藏
e_timeline_serie(title = list(
list(
text = "2010",
textStyle = list(
fontWeight = "bold",
fontSize = 40
)
),
list(text = "2015"),
list(text = "2020")
))
2. 组件
本章节暂不涉及修改组件中线、文本的属性等相关内容。
2.1. 组件的通用设置
2.1.1. 组件的位置
Echarts 里面组件的位置通常用以下四个参数来组合设定，在 echarts4r 包里也是一致的：
left：组件距离图形容器左侧的距离，可以是0到100间的任意数值，可以是0%到100%间的任意比例，也可以是left、center、right等会自动对齐的参数。top：组件距离图形容器上侧的距离，可以是0到100间的任意数值，可以是0%到100%间的任意比例，也可以是top、middle、bottom等会自动对齐的参数。right：组件距离图形容器右侧的距离，可以是0到100间的任意数值，可以是0%到100%间的任意比例。bottom：组件距离图形容器下侧的距离，可以是0到100间的任意数值，可以是0%到100%间的任意比例。
2.1.2. 格式化文本（formatter）
Echarts 里面图例、数据标签、提示框等组件，以及坐标轴的轴标签都支持设定格式化文本，且支持用字符串模板和回调函数两种形式来设定。
字符串模板中支持用以下模板变量，且可以组合任意字符：
支持 \n换行。{name} 、{value}：分别表示各个变量的名称和数据值 {a}、 {b}、{c}、{d}、{e}：分别表示系列名，数据名，数据值等。 {@xxx}：数据中名为 'xxx' 的变量的值，如{@Evaporation}表示名为 'Evaporation' 的变量的值，echarts4r 包里会把横轴的月份数也带出来。{@[n]}：数据中维度 n 的值，如 {@[3]} 表示维度 3 的值，从 0 开始计数。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_labels(formatter = "{@[1]}：标签") |> # 给数据标签设定格式化文本
# e_labels(formatter = '{@Evaporation}：标签') |>
e_legend(formatter = "{name} 图例") |> # 给图例设定格式化文本
e_y_axis(formatter = "{value} Y轴") |> # 给Y轴轴标签设定格式化文本
e_x_axis(formatter = "{value} X轴") # 给X轴轴标签设定格式化文本
下面举个简单例子介绍回调函数的写法，主要写法是引用htmlwidgets::JS()函数来直接调用JavaScript。
data |>
e_charts(Evaporation) |>
e_scatter(Precipitation, symbol_size = 10, symbol = "circle") |>
e_x_axis(name = "蒸发量") |>
e_y_axis(name = "降水量") |>
e_labels(
formatter = htmlwidgets::JS(
"function(params){
return('降水量: ' + params.value[0] +
'蒸发量: ' + params.value[1])}"
)
) |>
e_tooltip(
trigger = "item",
formatter = htmlwidgets::JS(
"function(params){
return('变量:' +
'<br />降水量: ' + params.value[0] +
'<br />蒸发量: ' + params.value[1])}"
)
)
2.2. 标题（Title）
在 echarts4r 包里面图形的标题默认不显示，可通过管道符引入e_title()函数来修改标题的属性。主标题的文字属性可以通过textStyle = list()来设定，副标题的文字属性可以通过subtextStyle = list()来设定。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation) |>
e_bar(Precipitation) |>
e_title(
text = "图表的主标题", # 主标题
link = "https://echarts.apache.org/zh/option.html#title.link", # 主标题的超链接
subtext = "图表的副标题\n换行", # 副标题
sublink = "https://echarts.apache.org/zh/option.html#title.sublink", # 副标题的超链接
left = "right",
top = 5,
itemGap = 10, # 主副标题之间的间距
textAlign = "center", # 主副标题整体上水平对齐方式，可选auto、left、right、center
textVerticalAlign = "middle"
) # 主副标题整体上垂直对齐方式，可选auto、top、bottom、middle
2.3. 图例（Legend）
在 echarts4r 包里面图形的图例默认水平、平铺显示，可通过管道符引入e_legend()函数来修改图例的属性，其中通过itemStyle = list()设定图例的图形属性，通过lineStyle = list()设定图例中的线的属性，通过textStyle = list()设定图例中文字的属性。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |> # 修改变量的名称，图例上的文字会随之改变
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_legend(
# show = FALSE, # 不显示图例
type = "plain", # 默认平铺展示
left = "center",
orient = "vertical", # 图例的布局方式，vertical为垂直，horizontal为水平
itemGap = 5
) # 各项图例之间的距离
图例很多的时候，可设置图例类型为滚动展示，还可加入图例选项的全选、反选按钮。
data |>
e_chart(month) |>
e_pie(Evaporation) |>
e_legend(
type = "scroll", # 图例类型为滚动展示
selector = c("all", "inverse"), # 增加全选、反选的选择器按钮
selectorPosition = "start", # 选择器按钮的位置，start表示放在图例前面，end表示放在图例后面
orient = "horizontal", # 水平布局
left = 20
)
2.4. 数据标签（Label）
在 echarts4r 包里面图形的数据标签默认不显示，可通过管道符引入e_labels()函数来修改数据标签的属性。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_labels(
fontSize = 12, # 标签的字体大小
fontWeight = "bold", # 字体粗细normal/bold/bolder/lighter
fontStyle = "normal", # 字体风格normal/italic/oblique
fontFamily = "serif", # 字体，可选'sans-serif','monospace','Arial','Microsoft YaHei' ...
position = "top", # 标签位置
rotate = 30, # 旋转角度
align = "middle", # 水平对齐：left/middle/right
verticalAlign = "bottom", # 垂直对齐：top/middle/bottom
color = "black"
) # 数据标签的颜色
2.4.1. 多个变量的数据标签
图形中含有多个变量时，数据标签的属性可以在各个图形系列中单独设定。下图的例子中将柱形的数据标签设定为内部靠上，将折线的数据标签设定为线的上方。Echarts 里面一般的数据标签的位置选项很丰富，可选的有'top'、'left' 等，全部可选项可见表1。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation,
name = "蒸发量",
label = list(
show = TRUE,
position = "insideTop"
)
) |>
e_line(Precipitation,
name = "降水量",
label = list(
show = TRUE,
position = "top"
)
)
2.4.2. 富文本标签（rich）
Echarts 中但凡涉及文本的地方如标题、图例、数据标签或轴标签都可以自定义富文本。echarts4r 包的官网没有给出富文本相关的例子，笔者复现了一个Echarts 官网的例子，更多定义方式还是得去翻 Echarts 官网对富文本的介绍。
df.outer <- data.frame(
name = c(
"Baidu", "Direct", "Email", "Google", "Union Ads", "Bing", "Video Ads", "Others"
),
value = c(1048, 335, 310, 251, 234, 147, 135, 102)
)
df.outer |>
e_chart(name) |>
e_pie(value, radius = c("20%", "40%")) |>
e_labels(
position = "outside", # 显示数据标签的引导线
labelLine = list(length = 30),
formatter = "{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}：}{c} {per|{d}%}",
backgroundColor = "#F6F8FC",
borderColor = "#8C8D8E",
borderWidth = 1,
borderRadius = 4,
rich = list(
a = list(
color = "#6E7079",
lineHeight = 22,
align = "center"
),
hr = list(
borderColor = "#8C8D8E",
width = "100%",
borderWidth = 1,
height = 0
),
b = list(
color = "#4C5058",
fontSize = 14,
fontWeight = "bold",
lineHeight = 33
),
per = list(
color = "#fff",
backgroundColor = "#4C5058",
padding = c(3, 4),
borderRadius = 4
)
)
) |>
e_legend(type = "scroll", bottom = "bottom")
2.5. 提示框（Tooltip）
图形中的悬浮提示框默认不显示，可通过管道符引入e_tootip()函数来修改提示框的属性。
2.5.1. 两种触发类型
数据项触发
鼠标悬停在图形中时仅触发单个变量的提示内容，多应用在饼图、散点图上。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_tooltip(trigger = "item")
坐标轴触发
鼠标悬停在图形中时会触发同一根轴上多个变量的提示内容，多应用在柱状图、折线图上。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_tooltip(trigger = "axis")
2.5.2. echarts4r 的提示框
echarts4r 包为提示框组件的格式化文本单独提供了三个参数，设置单个变量时可用e_tooltip_item_formatter()，为饼图设置时可用e_tooltip_pie_formatter()，为散点图设置时可用e_tooltip_pointer_formatter()。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Precipitation) |>
# decimal 表示数值的类型为小数型，还可选 percent、currency
# digits 表示小数点后位数
e_tooltip(formatter = e_tooltip_item_formatter(style = "decimal", digits = 1))
data |>
e_charts(Evaporation) |>
e_scatter(Precipitation, symbol_size = 10) |>
e_tooltip(
formatter = e_tooltip_pointer_formatter(style = "decimal"),
axisPointer = list(type = "cross")
) # 增加十字准星的坐标轴指示器
2.6. 数据标注（Mark）
2.6.1. 标注点（MarkPoint）
点的标注可以针对单个变量单独标注，也可以对多个变量批量标注。
标记形状的类型(symbol)：可选'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'。 标记形状的大小(symbolSize)：默认50。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_mark_point(c("蒸发量", "降水量"), data = list(type = "average")) |> # 批量标注平均值
e_mark_point("蒸发量", data = list(type = "min")) |> # 标记最小值
e_mark_point("蒸发量", data = list(type = "max")) |> # 标记最大值
e_mark_point("蒸发量", data = list(type = "median")) |> # 标记中位数
e_mark_point("降水量",
data = list(type = "min", symbol = "triangle")
) |> # 修改标记形状的类型
e_mark_point("降水量",
data = list(type = "max", symbolSize = 80)
) # 修改标记形状的大小
2.6.2. 标注线（MarkLine）
线的标注与点的标注方式相似，但并不仅限于标注最大值、最小值、平均值等统计学专有名词，还可以指定具体数值，以及给标注的线命名。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_mark_line(c("蒸发量", "降水量"), data = list(type = "max"), title = "最大值") |> # 批量标注最大值
e_mark_line("蒸发量", data = list(yAxis = 30)) |> # 标注Y轴的具体值
e_mark_line("降水量", data = list(type = "average"), precision = 1) # 标注平均值
2.6.3. 标注区域（MarkArea）
区域的标注与线的标注相似，区域的范围可以填X轴、Y轴的具体数据值，也可以填最大值、最小值等。
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_mark_area(
serie = "蒸发量", # 指定变量单独标注
data = list(
list(xAxis = "8月", yAxis = 150),
list(xAxis = "12月", yAxis = 200)
),
itemStyle = list(color = "lightblue")
) |>
e_mark_area(
serie = c("蒸发量", "降水量"), # 多个变量批量标注
data = list(
list(xAxis = "min", yAxis = "min"),
list(xAxis = "average", yAxis = "average")
),
itemStyle = list(color = "lightgrey")
)
2.6.4. 分组时的数据标注方式
在分组展示的情况下，数据标注会对分组后的每组数据起作用，而不再对单个或多个变量起作用。若不具体指定，数据标注会对每组数据都起作用。
data.ab |>
group_by(type) |> # 指定分组变量
e_charts(Evaporation, name = "n") |>
e_scatter(serie = Precipitation, symbol_size = 10) |>
e_mark_area(
silent = TRUE,
itemStyle = list(
color = "transparent",
borderWidth = 1, # 线宽
borderType = "dashed"
), # 线的类型
data = list(
list(xAxis = "min", yAxis = "min"),
list(xAxis = "max", yAxis = "max")
)
) |>
e_mark_point(data = list(type = "average")) |>
e_mark_line(
serie = "A区域", # 指定标注A区域
data = list(xAxis = 160)
) |>
e_mark_line(
serie = "B区域", # 指定标注B区域
data = list(yAxis = 170)
)
2.7. 数据区域缩放（DataZoom）
2.7.1. 两种缩放类型
滑动条型：可以左右拖动或拉长拖拽条以改变数据展示范围。
data |>
e_charts(month) |>
e_line(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_line(Precipitation, name = "降水量") |>
e_datazoom(type = "slider")
内置型：可以在图形上通过滑动鼠标滚轮的方式来改变数据展示范围。
data |>
e_charts(month) |>
e_line(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_line(Precipitation, name = "降水量") |>
e_datazoom(type = "inside")
2.7.2. 指定缩放的坐标轴
数据区域缩放组件默认对横轴起作用，也可以对不同的轴单独指定。
data |>
e_charts(month) |>
e_line(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_line(Precipitation, name = "降水量") |>
e_datazoom(
x_index = 0, # 指定主X轴
start = 80, # 指定缩放组件的起点
end = 100
) |> # 指定缩放组件的终点
e_datazoom(y_index = 0) # 指定主Y轴
2.8. 工具栏（Toolbox）
echarts4r 包延续了 Echarts 的工具栏组件，可通过管道符引入，一共有六种：saveAsImage（保存为图片）、brush（刷选）、restore（重置）、dataView（数据视图）、dataZoom（数据缩放）、magicType（动态类型切换）。引入单个工具栏的写法是e_toolbox_feature(feature = "brush")，引入多个工具栏的写法是e_toolbox_feature(feature = c("dataView", "saveAsImage"))。
比如，下图中点一下图形右上角像一页书的图标就能看到图中的具体数据。
data |>
e_charts(month, height = 450) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_toolbox_feature(feature = c("dataView", "saveAsImage"))
2.9. 视觉映射（VisualMap）
视觉映射：把颜色深浅赋予到一个维度上。
赋予X轴：X轴的数据需为数值型
data |>
e_charts(Evaporation) |>
e_scatter(serie = Precipitation, size = Temperature) |>
e_visual_map(dimension = 0)
赋予Y轴：Y轴的数据需为数值型
data |>
e_charts(month) |>
e_line(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_visual_map(dimension = 1)
赋予Z轴：Z轴的数据需为数值型
data |>
e_charts(month) |>
e_bar_3d(Evaporation, Precipitation) |>
e_visual_map(dimension = 2)
赋予大小：大小（size）的数据需为数值型
data |>
e_charts(Evaporation) |>
e_scatter(serie = Precipitation, size = Temperature, name = "降水量") |>
e_visual_map(Temperature,
dimension = 3
)
2.10. 自定义图形（Graphic）
增加自定义的文字：
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_text_g(
left = "center",
top = 40,
z = -1000,
style = list(
text = "自定义的文字\n自定义的文字\n自定义的文字",
fontSize = 12
)
)
增加水印：
data |>
e_charts(month) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_draft(text = "水印")
2.11. 排列组合（Arrange）
排列组合是 echarts4r 包中特有的组件，可以将毫不相干的图拼接在一个图形容器中。
e1 <- data |>
e_charts(month, height = 250) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量")
e2 <- data |>
e_charts(month, height = 250) |>
e_line(Precipitation, name = "降水量")
liquid <- data.frame(val = c(0.6, 0.5, 0.4))
e3 <- liquid |>
e_charts(height = 250) |>
e_liquid(val)
funnel <-
data.frame(
stage = c("View", "Click", "Purchase"),
value = c(80, 30, 20)
)
e4 <- funnel |>
e_charts(height = 250) |>
e_funnel(value, stage) |>
e_legend(show = FALSE)
e_arrange(e1, e2, e3, e4, cols = 2, rows = 2)
2.12. 连接（Connect）
连接也是 echarts4r 包中特有的组件。
可使用 e_connect函数来连接，但需要在连接的图中设定elementId参数。
e1 <- data |>
e_charts(month,
height = 200, elementId = "图1"
) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量")
e2 <- data |>
e_charts(month,
height = 200, elementId = "图2"
) |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量")
e3 <- data |>
e_charts(month,
height = 200
) |>
e_line(Temperature, name = "平均温度") |>
e_connect(c("图1", "图2"))
e_arrange(e1, e2, e3)
也可使用 e_group()函数来连接。
e1 <- data |>
e_charts(month,
height = 200
) |>
e_bar(Evaporation, name = "蒸发量") |>
e_group("4charts")
e2 <- data |>
e_charts(month,
height = 200, elementId = "图3"
) |>
e_bar(Precipitation, name = "降水量") |>
e_group("4charts") |>
e_connect_group("4charts")
e_arrange(e1, e2)
2.13. 嵌套（add）
echarts4r 包中可以采用嵌套的方式来丰富图形属性。
funnel <- data.frame(
stage = c("View", "Click", "Purchase"),
value = c(80, 30, 20),
color = c("blue", "red", "green")
)
funnel |>
dplyr::mutate(show = TRUE, fontSize = c(15, 10, 5)) |>
e_charts() |>
e_funnel(value, stage) |>
e_add_nested("label", show, fontSize) |> # 显示数据标签，且指定大小
e_add_nested("itemStyle", color) |> # 指定数据标签的颜色
e_labels(
position = "outside",
formatter = "{b} : {c}"
)
上半（完）
注. 环境信息
在 RStudio IDE 内编辑本文的 R Markdown 源文件，用 blogdown 构建网站，Hugo 渲染 knitr 之后的 Markdown 文件，得益于 blogdown 对 R Markdown 格式的支持，图、表和参考文献的交叉引用非常方便，省了不少文字编辑功夫。文中使用了多个 R 包，为方便复现本文内容，下面列出详细的环境信息：
xfun::session_info(packages = c(
"knitr", "rmarkdown", "blogdown",
"echarts4r.maps", "echarts4r", "countrycode"
), dependencies = FALSE)
参考文献
Coene, John. 2019. Echarts4r.maps: Maps for Echarts4r. http://echarts4r-maps.john-coene.com/. ———. 2021. Echarts4r: Create Interactive Graphs with Echarts JavaScript Version 5. https://CRAN.R-project.org/package=echarts4r.
Xie, Yihui, Alison Presmanes Hill, and Amber Thomas. 2017. Blogdown: Creating Websites with R Markdown. Boca Raton, Florida: Chapman; Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/blogdown/.
资源链接
echarts4r 包官网：https://echarts4r.john-coene.com/
Echarts 官网：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html
阿里 DataV 数据可视化平台：http://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector
后两章内容将在（下）中分享，请关注公众号获取最新消息，或点击“阅读原文”阅读全文。
编辑 | 周瑾纯
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