我碰到了一个很棒的人物,总结了多年来(科学)的作者合作。该图粘贴在下面。
每条垂直线指的是一位作者。每条垂直线的起点对应于相关作者收到其第一位合作者的年份(即,当她开始活动并因此成为合作网络的一部分时)。作者根据去年(即2010年)的合作者总数进行排名。颜色表示多年来(从活跃到2010年)每位作者的合作者数量是如何增加的。
我有一个类似的数据集;而不是作者,我在数据集中有关键字。每个数值表示特定年份的学期频率。数据如下:
Year Term1 Term2 Term3 Term4
1966 0 1 1 4
1967 1 5 0 0
1968 2 1 0 5
1969 5 0 0 2
例如,Term2
第一次出现在1967年,频率为1,而Term4
第一次出现在1966年,频率为4。可在此处找到完整的数据集。
该图看起来很不错,所以我尝试重现它。事实证明,这比我想象的要复杂一些。
df=read.table("test_data.txt",header=T,sep=",")
#turn O into NA until >0 then keep values
df2=data.frame(Year=df$Year,sapply(df[,!colnames(df)=="Year"],function(x) ifelse(cumsum(x)==0,NA,x)))
#turn dataframe to a long format
library(reshape)
molten=melt(df2,id.vars = "Year")
#Create a new value to measure the increase over time: I used a log scale to avoid a few classes overshadowing the others.
#The "increase" is measured as the cumsum, ave() is used to get cumsum to work with NA's and tapply to group on "variable"
molten$inc=log(Reduce(c,tapply(molten$value,molten$variable,function(x) ave(x,is.na(x),FUN=cumsum)))+1)
#reordering of variable according to max increase
#this dataframe is sorted in descending order according to the maximum increase"
library(dplyr)
df_order=molten%>%group_by(variable)%>%summarise(max_inc=max(na.omit(inc)))%>%arrange(desc(max_inc))
#this allows to change the levels of variable so that variable is ranked in the plot according to the highest value of "increase"
molten$variable<-factor(molten$variable,levels=df_order$variable)
#plot
ggplot(molten)+
theme_void()+ #removes axes, background, etc...
geom_line(aes(x=variable,y=Year,colour=inc),size=2)+
theme(axis.text.y = element_text())+
scale_color_gradientn(colours=c("red","green","blue"),na.value = "white")# set the colour gradient
不如本文中的好,但这是一个开始。
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