Workshop

Форматирование

Это R Markdown документ, созданный для демонстрации возможностей этого инструмента в прямом эфире на моём канале. Здесь возможны практически любые способы форматирования документа.

• Заголовки

• Таблицы

• Графики

• Ссылки

• Иллюстрации

• Карты

• Интерактивное содержимое

• Обновляемое содержимое

• Вычисления прямо в тексте. Например, читаемая вами версия документа сформирована в 19:58 по пермскому времени (10 Май 2021)

• И многое другое

Вычисления

uch <- gsheet::gsheet2tbl("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OUDIpKjabuVprtJ8HkTFZc3oThBbnUjVkHo5XYRQOvM") %>% 
  filter(lat > 0) %>% select(1:6)
select(uch, `Имя` = 1, `Возраст` = 2, `Город` = 4, `Любимое животное` = 3) %>% 
  formattable::formattable()

Имя	Возраст	Город	Любимое животное
Artem Sozontov	31	Ekaterinburg	racoons
Little Mouse	1	она не знает	cats
Большой шлёпа	5	Москва	cats
грумпи кэт	10	London	cats
Михаил (анонимно)	34	Ekaterinburg	Dilophosaurus
Вячеслав (но это не точно)	37	Ekaterinburg	racoons
Leonid Kim	21	Almaty	Spiders
Георгий Смирнов	30	Ekaterinburg	Voles
Lozhkina Roza	30	Yaroslavl	cats
Рафикова Олеся	27	Yekaterinburg	Acer negundo
Солонкин Игорь	27	Екатеринбург	NA
Прокопенко Елена	50	Donetsk	NA
Maxim Shashkov	42	Pushchino	earthworms
Лузянин Сергей	37	Kemerovo	NA
Власов Семён	32	Perm	dolphin
Лена Жуйкова	29	Yekaterinburg	NA

Средний возраст участников: 27.6875 (от 1 до 50)

Больше всего подключилось из: Ekaterinburg

Самое популярное любимое животное: cats

Самое популярное животное в самом популярном городе: racoons

Результаты всех прочих вычислений взяты в готовом виде из предыдущего блока.

Карты

Карты с leaflet

uch %>% leaflet(data = .) %>% 
    addTiles() %>%
    addMarkers(label = ~name, popup = ~city)

Карты с ggplot2

Загрузка подложки

library(rgdal)
base <- list(adm    = readOGR("O://!_R10/shp/adm.shp"), 
             lakes  = readOGR("O://!_R10/shp/lakes.shp")
             ) %>% lapply(function(a){
    rgeos::gSimplify(a, tol = 0.05, topologyPreserve = TRUE)
  }) 

## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "O:\!_R10\shp\adm.shp", layer: "adm"
## with 49 features
## It has 193 fields
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "O:\!_R10\shp\lakes.shp", layer: "lakes"
## with 176 features
## It has 37 fields
## Integer64 fields read as strings:  scalerank ne_id

mp <- ggplot() + 
  geom_polygon(data = base$adm, mapping = aes(x = long, y  = lat, group = group), 
               fill = "green", color = "black", alpha = 0.2) + 
  geom_polygon(data = base$lakes, mapping = aes(x = long, y  = lat, group = group), 
               fill = "blue", color = "black", alpha = 0.2) + 
  coord_cartesian(xlim = c(30,66), ylim = c(50, 65)) +
  labs(x = "", y = "")

Случайные точки

mp + 
  geom_point(mapping = aes(x = x, y = y, color = color), 
             data = data.frame(x = rnorm(100, 49, 5), 
                               y = rnorm(100, 57.5, 3), 
                               color = sample(c("red", "blue", "yellow", "black", "green"),
                                              100, replace = TRUE)))+
  theme(legend.position = "none")

#plotly::ggplotly(a)

Участники

mp2 <- mp + geom_point(mapping = aes(x = lon, y = lat, fill = favor.animals), 
                data = uch, color = "black", shape = 21, size = 2) # + theme(legend.position = "bottom")
mp2

Plotly

plotly::ggplotly(mp2)

Графики

Рисующие геомы

Точки

ggplot(div, aes(x = nspec, y = nsp)) + # color = site
  geom_point() + 
  labs(x = "Кол-во видов растений", y = "Кол-во видов пауков")

Линии

div %>% 
  group_by(nspec) %>% 
  summarise(nsp = mean(nsp)) %>% 
  ggplot(aes(x = nspec, y = nsp)) + # color = site
  geom_line() + 
  labs(x = "Кол-во видов растений", y = "Кол-во видов пауков")

Линии с доверительными интервалами

div %>% 
  group_by(nspec) %>% 
  summarise(meansp = mean(nsp), ci = sd(nsp)*1.96) %>% 
  ggplot(aes(x = nspec, y = meansp, ymin = meansp - ci, ymax = meansp + ci)) + # color = site
  geom_ribbon(color = "darkgrey", fill = "lightgrey") +
  geom_line(linetype = "dashed") + 
  labs(x = "Кол-во видов растений", y = "Кол-во видов пауков")

Линия тренда со сглаживанием

fd %>% 
  ggplot(aes(x = nbsp, y = FEve)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth()

Линия тренда со сглаживанием и точки с рассеянием

fd %>% 
  ggplot(aes(x = nbsp, y = FRic)) + 
  geom_jitter(height = 0, width = 0.4, shape = 1, color = "black", alpha = 0.8) + 
  geom_smooth()

Подписи и надписи

fd %>% 
  ggplot(aes(x = nbsp, y = FRic)) + 
  geom_jitter(height = 0, width = 0.4, shape = 1, color = "black", alpha = 0.8) + 
  geom_smooth() + 
  geom_label(aes(x = x, y = y, label = lab), data = #text
               data.frame(x = c(4, 11), y = c(0.175, 0.025), 
                          lab = c("Vupsen", "Pupsen")))

Столбчатые диаграммы 1

rar %>% filter(m == "m0.001") %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = qD)) + 
  geom_col()

Столбчатые диаграммы 2

rar %>% 
  filter(m == "m0.001", site != "K01S") %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = qD, fill = year)) + 
  geom_col(position = "dodge")

Столбчатые диаграммы 3

left_join(long, tr, by = "taxa") %>% 
  select(site, 9:11, num) %>% 
  pivot_longer(names_to = "str", values_to = "val", -c("site", "num")) %>% 
  filter(num > 0, val > 0) %>% 
  group_by(site, str) %>% 
  summarise(num = sum(num), .groups = "drop") %>% 
  mutate(str = substr(str, 9, nchar(str)-3)) %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = num, fill = str)) + 
  geom_col(position = "fill", color = "black") + 
  labs(x = "", y = "", title = "Соотношение ярусных групп на участках")

Боксплоты готовые

left_join(long, tr, by = "taxa") %>% 
  select(site, 9:11, num) %>% 
  pivot_longer(names_to = "str", values_to = "val", -c("site", "num")) %>% 
  filter(num > 0, val > 0) %>% 
  # group_by(site, str) %>% 
  # summarise(num = sum(num), .groups = "drop") %>% 
  mutate(str = substr(str, 9, nchar(str)-3)) %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = num, fill = str)) + 
  geom_boxplot(color = "black") + 
  labs(x = "", y = "", title = "Соотношение ярусных групп на участках")

Модифицирующие геомы

Логарифмирование осей

left_join(long, tr, by = "taxa") %>% 
  select(site, 9:11, num) %>% 
  pivot_longer(names_to = "str", values_to = "val", -c("site", "num")) %>% 
  filter(num > 0, val > 0) %>% 
  # group_by(site, str) %>% 
  # summarise(num = sum(num), .groups = "drop") %>% 
  mutate(str = substr(str, 9, nchar(str)-3)) %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = num, fill = str)) + 
  geom_boxplot(color = "black") + 
  labs(x = "", y = "", title = "Соотношение ярусных групп на участках") + 
  scale_y_log10()

Кадрирование

fd %>% 
  ggplot(aes(x = nbsp, y = FRic)) + 
  geom_jitter(height = 0, width = 0.4, shape = 1, color = "black", alpha = 0.8) + 
  geom_smooth() + 
  scale_x_continuous(limits = c(5, 12))

Вращение

left_join(long, tr, by = "taxa") %>% 
  select(site, 9:11, num) %>% 
  pivot_longer(names_to = "str", values_to = "val", -c("site", "num")) %>% 
  filter(num > 0, val > 0) %>% 
  group_by(site, str) %>% 
  summarise(num = sum(num), .groups = "drop") %>% 
  mutate(str = substr(str, 9, nchar(str)-3)) %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = num, fill = str)) + 
  geom_col(position = "fill", color = "black") + 
  labs(x = "", y = "", title = "Соотношение ярусных групп на участках") + 
  coord_flip() + 
  theme(legend.position = "bottom")

Управление формой и цветом

d <- div %>% 
  mutate(year =  as.factor(year)) %>% 
  ggplot(aes(x = nspec, y = nsp, shape = season, 
                fill = year)) + # color = site
  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) + 
  labs(x = "Кол-во видов растений", y = "Кол-во видов пауков") + 
  scale_shape_manual(values = c(23, 21)) + 
  scale_fill_manual(values = c("red", "green"))

Сетка из одного фактора

rar %>% 
  filter(m == "m0.001") %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = qD, fill = site)) + 
  geom_boxplot()

rar %>% 
  ggplot(aes(x = site, y = qD, fill = site)) + 
  geom_boxplot() + 
  facet_wrap(~m) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Сетка из двух факторов

fd %>% 
  mutate(year = as.character(year)) %>% 
  select(-id, -qual.FRic, -sing.sp) %>% 
  pivot_longer(names_to = "ind", values_to = "fd", -c("year", "site")) %>% 
  filter(site != "K01S", ind != "nbsp") %>% 
  ggplot(aes(x = site, fill = site, y = fd)) + 
  geom_boxplot() + 
  facet_grid(cols = vars(year), rows = vars(ind), scales = "free") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) + 
  labs(x = "", y = "")