如何用 R 绘制动态统计图？
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需求
绘制统计图形，是为了给谁看？
显然不是给电脑看。
因为它看不懂，也没必要看。给它数据就好了。它理解起来，更准确。
绘制统计图形，是给人看的。
可以给别人看。例如合作者、读者、审稿人，或者演讲时的观众。
但更多的情况，图也是给自己看的。
为什么要画图？
因为密密麻麻的数字或符号，远不如一幅图像，看得清楚和舒服。
人类中的大多数，目前还没有进化出对海量原始数据，条件反射一般的理解能力。
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
不得不从财务报表这样的密集数据里，发现机会和风险，是最近几百年才有的事儿。
巴菲特和芒格这样的投资大家，也许有这种超能力。
但这种能力，显然不是所有人的标配。
对普通人来说，理解大量的数据，统计图形很必要。因此人们常说，“一幅图胜过千言万语”。
在《如何用Python从海量文本抽取主题？》一文里，我给你展示过如何绘制主题挖掘图形。
而《如何用Python和R对故事情节做情绪分析？》一文中，我给你介绍了如何绘制故事情绪时间序列。
如你所见，这些图很有用。
但是它们只是静态的。
那么，如果图是动态的呢？
那至少，它能够给我们提供更多一个维度的信息。
这种功能，真的有用吗？
我这里给你看一个例子。
这幅动态统计图，描绘了世界不同区域，人均 GDP 和预期寿命之间的关联。随着左上角年份的不断变化，你会看到几十年来，这个世界的发展变化。
Hans Rosling 曾经用类似的数据和动画效果，做了非常精彩的 TED 演讲。我上课的时候，不止一次拿来作为演示样例，让学生揣摩学习。
如果你感兴趣的话，可以点击这个链接查看视频。
你知道吗？只需要短短10行语句，你也能自己绘制出这个图形。
不过我们学东西，不宜贪多求快。
要绘制上图，你需要了解相关的基础知识。一下子摄入很多新知，可能造成认知负荷，对你的学习兴趣没有益处。
本文中，我用一个更简单的例子，给你展现如何用 R 绘制动态统计图。
有了它作为基础，结合我给你推荐的相关学习资源，你也能很快做出更为实用，甚至是令人惊艳的动图。
环境
你不需要安装任何软件。只需要点击这个链接（http://t.cn/ReaP9Mk），就可以使用 R 编程环境了。
等准备工作完毕，你会看到，浏览器里面开启了一个 RStudio 界面。
你如果时间紧迫，不想输入任何代码，却又想马上看到运行结果，可以点击左上角的 File -> Open File，并且从出现的文件列表中，选择 code.Rmd 。
你就能看见下图这样打开该文件后的结果。
Rmd 文件后缀，代表 R Markdown，是 RStudio 这个 IDE 上可以使用的一种特殊的 Markdown 文件。说它特殊，是因为其中的代码段落，可以直接运行出结果。
界面左上方这里，有一个毛线球形状的按钮，名称叫做 Knit ，点击一下，它会把这个 code.Rmd 文件，转换成 HTML ，并且其中全部的代码，都显示出运行结果来。
如果你没有那么急，就请按照我下面的说明来操作。根据教程，一步步手动输入语句。这样更有助于你的理解，收获会更大。
点击左上角的 File -> New File ，选择菜单里面的第一项 R Script 。
此时，你会看到左侧分栏一个空白编辑区域开启，可以输入语句了。
输入之前，我们先给文件起个名字。点击 File -> Save 按钮。
在新出现的对话框里面，输入 demo ，回车。
好了，下面就可以输入并运行代码了。
代码
首先，我们需要读入几个必要的软件包：
library("tidyverse")
library("lubridate")
library("gganimate")
如果你看过我的《如何用R和API免费获取Web数据？》一文，对于 tidyverse 应该并不陌生。它是大神 Hadley 等人共同开发的一系列 R 工具包合集。对我来说，它改变了之前 R 语言"难以学习"、"语法古怪"、"不好使用"等刻板印象。
lubridate 是用来处理时间数据的 R 软件包。如果没有这东西，你每次操作时间数据，都会麻烦许多。
gganimate 顾名思义，后面我们绘制动态图形，需要用到。
下面看看我们这次使用的数据。
数据保存的格式是 .RData ，需要使用 load() 函数读入。
load('carriers_jan.RData')
读入以后，保存在其中的一个数据框变量 carriers_jan 就复活了。下面我们看看其内容：
carriers_jan
# # A tibble: 93 x 3
# mydate carrier n
# <date> <chr> <int>
# 1 2013-01-01 AA 94
# 2 2013-01-01 DL 112
# 3 2013-01-01 UA 165
# 4 2013-01-02 AA 94
# 5 2013-01-02 DL 152
# 6 2013-01-02 UA 170
# 7 2013-01-03 AA 95
# 8 2013-01-03 DL 128
# 9 2013-01-03 UA 159
# 10 2013-01-04 AA 95
# # ... with 83 more rows
我们解释一下该数据的内容。
这个数据实际上是从《如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？》一文中的 nycflights13 数据集，通过转换得来的。
转换后的数据，统计了不同航空公司在2013年1月，每一天从纽约三大机场起飞航班次数。
为了简便，我们在这个数据集里，只保留了3家航空公司，即：
美国航空（American Airlines，AA）
达美航空（Delta Air Lines, DL）
美联航（United Airlines, UA）
下面我们挑出1月1日的数据看看：
carriers_jan %>%
filter(mydate == ymd('20130101'))
# # A tibble: 3 x 3
# mydate carrier n
# <date> <chr> <int>
# 1 2013-01-01 AA 94
# 2 2013-01-01 DL 112
# 3 2013-01-01 UA 165
可见，这一天里，美国航空起飞航班 94 架次，达美 112 ，美联航为 165 。
根据上表，我们绘制一张柱状图(bar chart)。
横坐标是航空公司名称，是分类数据；纵坐标是航班次数，是量化数据。
carriers_jan %>%
filter(mydate == ymd('20130101')) %>%
ggplot(aes(x=carrier, y=n, fill=carrier)) +
geom_bar(stat='identity', position='identity')
如上图所示，三家航空公司从纽约机场起飞次数，分别采用了不同颜色柱状图进行了可视化。
红色是美国航空，绿色是达美航空，蓝色是美联航。
简单解释一下其中的 ggplot 语句。
ggplot2 也是 Hadley Wickham 的作品，属于 tidyverse 软件包的一部分。
它将 Leland Wilkinson 提出的"绘图语法"（Grammar of Graphics）在 R 语言上实现。
在《如何用 Python 和 API 收集与分析网络数据？》一文中，我们已经介绍过 ggplot2 的 Python 克隆（plotnine），所以这里就不赘述背景了。
你只要记住，它绘制图形的时候，采用的是"分层"机制就好。
ggplot(aes(x=carrier, y=n, fill=carrier))
这一句讲述映射(mapping)关系，指定了把 carrier 信息投射到 x 轴， n（航班次数）投射到 y 轴，用不同 carrier 类别填充不同的色彩。
但是单单这一句，实际上是绘制不出东西来的，不信你可以尝试执行一下：
carriers_jan %>%
filter(mydate == ymd('20130101')) %>%
ggplot(aes(x=carrier, y=n, fill=carrier))
请注意这个图里， x 轴和 y 轴的设置，都与我们的预期一致。但是任何实质性内容，都没有绘制出来。因为咱们还没有告诉 ggplot ，打算画一个什么类别的统计图形。
这就是下一句 geom_bar(stat='identity', position='identity') 的用处。
这句话告诉 ggplot ，请绘制柱状图，柱的高度按照 y 值设置，对应 x 上每一个取值（航空公司名称），分别绘制一根柱。
这张静态图，只能告诉我们2013年1月1日这一天，纽约机场这3个航空公司起飞航班数量信息。
假如我们想多了解一个维度，也就是把时间加进去，怎么办？
这里办法并不唯一。
最简单的常规方法，是把三维信息压缩到二维平面里面去。
因为我们看二维图像，除了能观察到位置区别之外，还可以辨识色彩。
利用下列语句，你可以把这张图轻松做出来。
carriers_jan %>%
ggplot(aes(x=mydate, y=n, color=carrier)) +
geom_point() + geom_line()
注意，这里因为我们不再把时间限定在1月1日了，因此你得把 filter(mydate == ymd('20130101')) 这一句去掉，使用全部1个月的时间。否则使用时间轴就没有意义了。
这里的 ggplot(aes(x=mydate, y=n, color=carrier)) ，你应该能观察到跟之前的图形间，映射关系的差别。
不同于上一幅图，我们把 mydate ，而不是 carrier 映射到了 x 轴。 y 轴的映射关系没有变化。
我们此次不打算绘制柱状图了，而是描绘随时间变化趋势，所以选用的是散点图（geom_point()）+折线图（geom_line()）。
这就意味着，再考虑柱状图里面的填充，就不恰当了，所以我们把 carrier 的信息，映射到颜色上去（color=carrier）。
从这张图里，你可以发现非常显著的规律性。
假如你不想这样压缩信息，而希望用图形随时间的动态变化，来体现附加的时间维度，该怎么办？
这时，你就需要使用 gganimate 这个动画包的功能了。
gganimate 目前的开发维护者，是 Thomas Lin Pedersen 。这是他的 github 页面地址。
他把原先的 gganimate 包接管了过来，仿照 ggplot 的风格，对语法进行了修改和补充，使其能够无缝融入到 ggplot 语句里，很方便地调用。
因为可以用动态体现时间维度，所以我们这次依然绘制柱状图。语句如下：
carriers_jan %>%
ggplot(aes(x=carrier, y=n, fill=carrier)) +
geom_bar(stat='identity', position='identity') +
transition_time(mydate)
图动起来了，是吧？
解释一下语句。
与之前静态柱状图的区别，也是去掉了时间的限定那一句 filter(mydate == ymd('20130101')) ，以便描绘整个儿一月份的情况。
另一个显著差别，是加入了最后一行语句， transition_time(mydate) ，这也是图像能够动起来的关键。
根据 gganimate 官方的说明，图形转换可以有多个不同类型语句来控制。因为我们恰好有 mydate 这个时间数据列，所以可以使用最自然而简单的 transition_time() 方法。
transition_time(mydate) 根据时间信息对数据框进行切片，然后分别加以展示。图像因而动了起来。
不过，这里有个很严重的问题------你根本就看不清，当前的动态结果对应哪个时间。对不对？
咱们需要改进一下。
改进的方法很简单：加入图片标题，显示时间，并且让标题对应着一起变化。
修改后的代码如下：
carriers_jan %>%
ggplot(aes(x=carrier, y=n, fill=carrier)) +
geom_bar(stat='identity', position='identity') +
transition_time(mydate) +
labs(title='{frame_time}')
这下，你一眼就可以从标题中，看到当前动图对应的时间了。
这里我们用到了 ggplot 的 labs() 函数，这个函数负责图片的标记设定，除了标题以外，你还可以设置横纵轴说明等内容。
我们用 title 参数设置标题内容。标题需要变化，所以我们得传入一个可以变化的量给 title 参数。
我们传入的是 {frame_time} ，这就是我们刚才提到的， gganimate 自动切片所用的时间数据。 传入参数时，不要忘了需要将其包裹在双引号里，作为字符串类型传入。
小结
本文给你展示了 R 环境绘制动态统计图的方法，具体包含以下知识点：
如何读入
.RData格式的数据文件；如何利用
ggplot命令映射变量，选择统计图类型（包括柱状图、散点图和折线图等）；如何使用
gganimate的transition_time()方法绘制基于时间数据的动态图；如何通过
labs设置，动态显示时间，以便于和图像的变化对应。
为了展示样例的最小化，本文的动态统计图非常简单，技术含量并不高。
抛砖引玉。希望你举一反三，绘制出更有价值、内容也更加丰富的动态统计图来。
如果你对 ggplot2 绘图包感兴趣，想详细了解其语法，可以读作者 Hadley Wickham 自己写的书 “R for Data Science” 中的 “Graphics for communication” 一章。
如果你想了解 gganimate 包的更多用法，可以阅读官方文档，或者看这段作者的演讲视频。
希望这些资源，能对你今后可视化沟通、展示自己的数据分析结果，有所帮助。
给你留个思考题：
本文中的数据，是从《如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？》一文中的 nycflights13 数据集，通过转换（data manipulation）得来的。
你能不能自己利用 R 或者 Python 语句，完成这一转化过程呢？
欢迎留言，把你的思考和解决过程分享给大家。
小提示：
如果你用 R ，可以参考 dplyr 包的文档（https://dplyr.tidyverse.org/）；
如果你用 Python ，可以参考《推荐Python数据框Pandas视频教程》（http://t.cn/ReaSArG） 一文。
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如果你对数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》，里面还有更多的有趣问题及解法。