今天这一篇跟大家分享R语言数据可视化之——TreeMap。

在R语言中制作树状图需要独立的树状图工具包——TreeMap的支持。

该包中提供特有的treemap函数结合各参数对树状图进行一系列元素进行个性化定制、调整。

数据集使用本人虚构的某公司在中国各个大区、省份的销售额、利润增长率指标（假设各省份都有业务）。

数据集导入：

data <- read.csv("F:\\数据可视化\\数据分析\\R\\R语言学习笔记\\图表可视化\\treemap\\table.csv",T)

treemap函数语法结构：

treemap(data, index=c("item","subitem"), vSize="time1206", vColor="time1106", type="comp", title='aaa',palette='RdBu')

以上语法中，第一个参数是数据集名称，index所代表的是一组表示层次结构的分类变量，而且必须按照由大到小的顺序排列。（即，如果是大区和省份名称两列变量，那么在index内应该依次是大区、省份）。

vSize：该参数代表树状图最底层的单个矩形面积大小，也即index中最后一层次（最底层次）的指标数据大小。

vColor：该参数控制最底层（也即单个矩形）的颜色范围，是树状图所表达的第二个维度数据。

type:颜色映射方式，该参数控制颜色在树状图中的映射方式（如单色渐变、双色渐变或者在独立的层级结构内使用各自的单色渐变等）。

title：图表标题；

palette=颜色风格，也就是所用到的调色板。

案例应用：

treemap(data, index=c("subitem"), vSize="point1", title='某公司2015年各地区营业状况图',palette='RdBu')  #单分类变量，渐变颜色

treemap(data, index=c("item","subitem"), vSize="point1", type="index", title='某公司2015年各地区营业状况图',palette='RdBu') #无需vColor参数，每一个分支树层使用独立的色系（内部同色系渐变）

treemap(data, index=c("item","subitem"), vSize="point1", vColor="point2", type="comp", title='某公司2015年各地区营业状况图',palette='RdBu') 
#comp:根据颜色变量数据的累计百分比，使用二分色进行填充

treemap(data, index=c("item","subitem"), vSize="point1", vColor="point2", type="value", title='某公司2015年各地区营业状况图',palette='RdBu')  
#value:颜色变量为数值型变量,正为蓝色渐变，负为红色渐变。

除此之外，type还有其它可选参数：dens、depth、color、manual等参数，感兴趣的小伙伴儿可以自己尝试修改参数，观察最终图表的效果，不过以上所示的四中情况，最够大家应付日常所需场景。

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R语言数据可视化之——TreeMap

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