演示数据集
library(gapminder) head(gapminder) ## # A tibble: 6 x 6 ## country continent year lifeExp pop gdpPercap ## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl> ## 1 Afghanistan Asia 1952 28.8 8425333 779. ## 2 Afghanistan Asia 1957 30.3 9240934 821. ## 3 Afghanistan Asia 1962 32.0 10267083 853. ## 4 Afghanistan Asia 1967 34.0 11537966 836. ## 5 Afghanistan Asia 1972 36.1 13079460 740. ## 6 Afghanistan Asia 1977 38.4 14880372 786.
静态图
p <- ggplot( gapminder, aes(x = gdpPercap, y=lifeExp, size = pop, colour = country) ) + geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) + scale_color_viridis_d() + scale_size(range = c(2, 12)) + scale_x_log10() + labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy") p
基本
状态之间的过渡长度将设置为与它们之间的实际时间差相对应。
标签变量：frame_time。给出当前帧所对应的时间。
创建面：
让视图跟随数据在每帧中
逐步衰减
显示原始数据作为背景
您可以根据需要显示过去和/或将来的原始数据并设置其样式。
静态图
p <- ggplot( airquality, aes(Day, Temp, group = Month, color = factor(Month)) ) + geom_line() + scale_color_viridis_d() + labs(x = "Day of Month", y = "Temperature") + theme(legend.position = "top") p
让数据逐渐出现
- 按天显示（x轴）
在数据的几个不同阶段之间进行转换
数据准备：
library(dplyr) mean.temp <- airquality %>% group_by(Month) %>% summarise(Temp = mean(Temp)) mean.temp ## # A tibble: 5 x 2 ## Month Temp ## <int> <dbl> ## 1 5 65.5 ## 2 6 79.1 ## 3 7 83.9 ## 4 8 84.0 ## 5 9 76.9
创建平均温度的条形图：
p <- ggplot(mean.temp, aes(Month, Temp, fill = Temp)) + geom_col() + scale_fill_distiller(palette = "Reds", direction = 1) + theme_minimal() + theme( panel.grid = element_blank(), panel.grid.major.y = element_line(color = "white"), panel.ontop = TRUE ) p
transition_states（）
enter_grow（）+ enter_fade（）
保存动画
如果需要保存动画以备后用，可以使用该anim_save()功能。
