是时候展现真正的技术了——让你的图表舞动起来~

 作者:杜雨，EasyCharts团队成员，R语言中文社区专栏作者，兴趣方向为：Excel商务图表，R语言数据可视化，地理信息数据可视化。
个人公众号：数据小魔方（微信ID：datamofang） ，“数据小魔方”创始人。 

最近更新的频率越来越少了，因为我个人原因，各种事情在忙，实在对不起大家，今天写一篇补偿一下~

既然写的少了，那么以后每写一篇，都会让技术含量高一些，这样才能对得起大家的期待~今天这篇分享我国1950~2015年的人口年龄段分布图（分性别），数据是从UN的人口数据库中拿到的，相信有一定的权威性。

好吧先上图：

这是我最初看到的版本：感觉很有趣，就自己去找了数据从新的做的：

这个是我自己使用R语言做的：

因为UN的数据库中没有年度的人口结构（分性别数据），之前看到过一个美国政府的统计数据有年度数据，但是因为外网没法注册，实在是遗憾，只能用这个5年间隔额数据了。

以下数据整个图表的代码部分：

library(ggplot2)

library(animation)

library(dplyr)

library(tidyr)

library(xlsx)

library(ggthemes)

female<-read.xlsx("Population.xlsx",sheetName="Female",header=T,encoding='UTF-8',check.names = FALSE)

male<-read.xlsx("Population.xlsx",sheetName="Male",header=T,encoding='UTF-8',check.names = FALSE)

female<-female%>%gather(Year,Poputation,-1)

male<-male%>%gather(Year,Poputation,-1)

female$Poputation<-female$Poputation*-1

male$sex<-"male";female$sex<-"female"

China_Population<-rbind(male,female)%>%mutate(abs_pop=abs(Poputation))

China_Population$agegroup<-factor(China_Population$agegroup,

levels=c("0-4","5-9","10-14","15-19","20-24","25-29","30-34","35-39","40-44","45-49","50-54","55-59","60-64","65-69","70-74","75-79","80+") ,order=T)

m<-seq(1950,2015,by=5)

saveGIF({

for (i in m) { 

title <- as.character(i)

year_data <- filter(China_Population,Year==i)

g1<-ggplot(year_data,aes(x =agegroup,y=Poputation,fill=sex,width=1)) +

coord_fixed()+ 

coord_flip() +

geom_bar(data=subset(year_data,sex=="female"),stat = "identity") +

geom_bar(data=subset(year_data,sex=="male"), stat = "identity") +

scale_y_continuous(breaks = seq(-70000,70000,length=9),

labels = paste0(as.character(c(abs(seq(-70,70,length=9)))), "m"), 

limits = c(-75000, 75000)) +

theme_economist(base_size = 14) + 

scale_fill_manual(values = c('#D40225', '#374F8F')) + 

labs(title=paste0("Population structure of China:", title),

caption="Data Source:United Nations Department of Economic and Docial Affairs\nPopulation Division\nWorld Population Prospects,the 2015 Revision"

,y="Population",x="Age") + 

guides(fill=guide_legend(reverse = TRUE))+

theme(

legend.position =c(0.8,0.9),

legend.title = element_blank(),

plot.title = element_text(size=20),

plot.caption = element_text(size=12,hjust=0),

 )

print(g1)

}

},movie.name='japan_pyramid.gif',interval=0.5,ani.width=700,ani.height=600)

其实代码部分并不是很难，主要是前期数据整理比较耗时，还有使用到谢益辉大神写的动画制作包（animation）。而且我相信如果是第一次运行此段代码，估计大部分人都无法运行成功。

因为这个包依赖一个动画软件：ImageMagick，该软件安装起来相当费事，自己倒腾了半天，找各种教程，最后总算成功了。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a7b297ed0102wqer.html

按照这里的安装步骤，安装完成之后，把安装目录路径写入环境变量，最后就开始尽情表演吧~

有了这些原始数据，当然你也可以在Excel里面使用控件或者VBA来制作：

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=a1316nwvw7b&width=500&height=375&auto=0

详细步骤呢，这里就不提示了，Excel的控件和函数相对比较简单，以上案例所使用到的技术无非就是 OFFSET、MATCH函数，窗体控件、动态名称管理器等工具，案例中我是写了一个VBA小程序（用来切换动态数据源），虽然可以正常切换数据源，但是图表却无法实时更新（只是切换到最后一个年份更新了一次），很遗憾本来想用VBA装逼来着，结果失败了~_~

不过所使用的数值调节器是可以正常工作的！左侧图表使用的是普通的控件+offset函数方法，右侧图表使用的是动态名称管理器+offset函数，这些内容我在一年前的公众号里面已经总结的非常体系化了，不懂得可以去看！

快报：杜雨2017年09月12在Hellobi Live直播【R语言可视化在商务场景中的应用】

内容：1、为什么选择R；2、ggplot2可视化理念；3、配色方案与规则；4、案例分享；5、高级数据地图专题应用；6、图形输出。

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