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shiny动态仪表盘应用——中国世界自然文化遗产可视化案例
这一篇很早就想写了，一直拖到现在都没写完。
虽然最近的社交网络上娱乐新闻热点特别多，想用来做可视化分析的素材简直多到不可想象，但是我个人一向不追星，对明星热文和娱乐类的新闻兴趣不是很大。还是更愿意把自己的精力贡献在那些不起眼的，然而却更能触动我们心灵与文化内涵的素材上来。
今天要写的主题中国的世界遗产名录，我将使用简单的网络数据抓取，多角度呈现我国当前已经拥有的世界遗产名录数目、类别、地域分布、详情介绍等。
http://www.zyzw.com/twzs010.htm
library("rvest")
library("stringr")
library("xlsx")首先要确定好要爬取的目标信息。我感兴趣的是世界遗产的名称、申请成功的时间、分布的省份、遗产的性质、简介、详情页网址、预览图片地址。然后分析页面信息与后台代码，准备进入爬取阶段。
url<-"http://www.zyzw.com/twzs010.htm"
web<-read_html(url,encoding="GBK")
Name<-web %>% html_nodes("b")%>%html_text(trim = FALSE)
%>%gsub("(\\n\\t|，|\\d|、)","",.)%>%grep("\\S",.,value=T)%>%str_trim(side="both")%>%.[1:54]
%>%.[setdiff(1:54,c(35,39))]
link<-paste0("http://www.zyzw.com/zgsjyc/zgsjyc",sprintf("%03d",1:52),".htm")
img_link<-paste0("http://www.zyzw.com/zgsjyc/zgsjyct/zgsjyc",sprintf("%03d",1:52),".jpg")
mydata<-data.frame(Name=Name,link=link,img_link)
write.xlsx(mydata,"E:/***/mydata.xlsx",sheetName="Sheet1",append=FALSE)其他信息过于杂乱，抓取清洗非常耗时，索性手动在Excel里面清洗了。
setwd("E:/shiny/WorldHeritageSites")
library("xlsx")
library("lubridate")
library("ggplot2")
library("plyr")
library("RColorBrewer")
library("dplyr")
library("maptools")
library("ggthemes")
library("leafletCN")
library("leaflet")
library("htmltools")
library("shiny")
library("shinydashboard")
library("rgdal")世界遗产申请年份频率统计：
mydata<-read.xlsx("./data/yichan.xlsx",sheetName="Sheet1",header=T,encoding='UTF-8',stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)
mydata$Time<-ymd(mydata$Time)
ggplot(mydata,aes(Time))+
geom_histogram(binh=30)+
geom_rug()+
scale_x_date(date_breaks="2 years",date_labels = "%Y")+
theme_void() %+replace%
theme(
axis.text=element_text(),
plot.margin = unit(c(1,1,1, 1), "lines"),
axis.line=element_line()
)世界遗产类别统计：
class_count<-plyr::count(mydata$Class)
class_count<-arrange(class_count,freq)
class_count$label_y=c(0,cumsum(class_count$freq)[1:3])+class_count$freq/2class_count$x<-factor(class_count$x,levels=c("世界文化遗产","世界自然遗产","世界文化与自然遗产","世界文化景观遗产"),order=T)
ggplot(class_count,aes(x=1,y=freq,fill=x))+
geom_col()+
geom_text(aes(x=1.6,y=label_y,label=paste(round(class_count$freq*100/sum(class_count$freq)),"%")))+
coord_polar(theta="y")+
scale_fill_brewer()+
guides(fill=guide_legend(title=NULL,reverse=T))+
labs(title="中国世界自然与文化遗产类别占比")+
theme_void(base_size=15)%+replace%
theme(plot.margin = unit(c(1,1,1, 1), "lines"))世界自然文化遗产地域分布：
china_map <- readOGR("D:/R/rstudy/CHN_adm/bou2_4p.shp",stringsAsFactors=FALSE)
ggplot()+
geom_polygon(data=china_map,aes(x=long,y=lat,group=group),col="grey60",fill="white",size=.2,alpha=.4)+
geom_point(data=mydata,aes(x=long,y=lat,shape=Class,fill=Class),size=3,colour="white")+
coord_map("polyconic") +
scale_shape_manual(values=c(21,22,23,24))+
scale_fill_wsj()+
labs(title="中国世界自然文化遗产分布图",caption="数据来源：中国世界遗产名录")+
theme_void(base_size=15) %+replace%
theme(
plot.title=element_text(size=25,hjust=0),
plot.caption=element_text(hjust=0),
legend.position = c(0.05,0.75),
plot.margin = unit(c(1,0,1,0), "cm")
)基于leaflet动态可视交互的世界自然文化遗产地理分布图
for(i in 1:nrow(mydata)){
mydata$label[i]=sprintf(paste("<b><a href='%s'>%s</a></b>","<p>%s</p>","<p>%s</p>","<p><img src='%s' width='300'></p>",sep="<br/>"),
mydata$link[i],mydata$Name[i],mydata$Class[i],mydata$Information[i],mydata$img_link[i])
}
leaflet(china_map)%>%amap()%>%addPolygons(stroke = FALSE)%>%
addMarkers(data=mydata,lng=~long,lat=~lat,popup=~label)leaflet动态效果请点击这里：
http://rpubs.com/ljtyduyu/311149
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=u13254w8oyd&width=500&height=375&auto=0
接下来把以上所有代码封装成一个shinyAPP。
封装UI：
####封装UI：
ui <- dashboardPage(
dashboardHeader(title = "中国世界遗产名录可视化"),
dashboardSidebar(
sidebarMenu(
menuItem("申请时间与类型分布", tabName = "dashboard1", icon = icon("dashboard")),
menuItem("中国世界遗产地域分布", tabName = "dashboard2", icon = icon("dashboard")),
menuItem("中国世界遗产分布详情", tabName = "dashboard3", icon = icon("dashboard")),
menuItem("中国世界遗产名录摘要", tabName = "widgets", icon = icon("th"))
)
),
dashboardBody(
tabItems(
tabItem(tabName = "dashboard1",
fluidRow(
box(
title = "申请时间分布",
plotOutput("plot1", height = 500)
),
box(
title = "世界遗产类别分布",
plotOutput("plot2", height = 500)
)
)
),
tabItem(tabName = "dashboard2",
fluidRow(
box(
title = "中国世界遗产地域分布",
plotOutput("plot3", width=1000, height=800),
width =10
)
)
),
tabItem(tabName = "dashboard3",
fluidRow(
box(
title = "中国世界遗产分布详情",
leafletOutput("plot4", width = "100%", height = 1000),
width =12
)
)
),
tabItem(tabName = "widgets",
fluidRow(
box(
title = "中国世界遗产名录摘要",
h4("中国作为著名的文明古国，自1985年加入世界遗产公约，至2017年7月，共有52个项目被联合国教科文组织列入《世界遗产名录》，与意大利并列世界第一。其中世界文化遗产32处，世界自然遗产12处，世界文化和自然遗产4处，世界文化景观遗产4处。源远流长的历史使中国继承了一份十分宝贵的世界文化和自然遗产，它们是人类的共同瑰宝。正一艺术最后编辑于2017年7月9日。"),width =12
)
)
)
)
)
)封装Server
server <- shinyServer(function(input, output) {
output$plot1 <- renderPlot({
ggplot(mydata,aes(Time))+
geom_histogram(binh=30)+
geom_rug()+
scale_x_date(date_breaks="2 years",date_labels = "%Y")+
theme_void() %+replace%
theme(axis.text=element_text(),plot.margin = unit(c(1,1,1, 1), "lines"),axis.line=element_line())
})
output$plot2 <- renderPlot({
ggplot(class_count,aes(x=1,y=freq,fill=x))+
geom_col()+
geom_text(aes(x=1.6,y=label_y,label=paste(round(class_count$freq*100/sum(class_count$freq)),"%")))+
coord_polar(theta="y")+
scale_fill_brewer()+
guides(fill=guide_legend(title=NULL,reverse=T))+
labs(title="中国世界自然与文化遗产类别占比")+
theme_void(base_size=15)%+replace%
theme(plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "lines"))
})
output$plot3 <- renderPlot({
ggplot()+
geom_polygon(data=china_map,aes(x=long,y=lat,group=group),col="grey60",fill="white",size=.2,alpha=.4)+
geom_point(data=mydata,aes(x=long,y=lat,shape=Class,fill=Class),size=3,colour="white")+
coord_map("polyconic") +
scale_shape_manual(values=c(21,22,23,24))+
scale_fill_wsj()+
labs(title="中国世界自然文化遗产分布图",caption="数据来源：中国世界遗产名录")+
theme_void(base_size=15) %+replace%
theme(
plot.title=element_text(size=25,hjust=0),
plot.caption=element_text(hjust=0),
legend.position = c(0.05,0.75),
plot.margin = unit(c(1,0,1,0), "cm")
)
})
output$plot4 <- renderLeaflet({
leaflet(china_map)%>%amap()%>%addPolygons(stroke = FALSE)%>%
addMarkers(data=mydata,lng=~long,lat=~lat,popup=~label)
})
})
shinyApp(ui, server)最终的web仪表盘预览效果：
在线课程请点击文末阅读原文：
数据源文件请移步本人GitHub：
https://github.com/ljtyduyu/DataWarehouse/tree/master/File
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