SAP Analytics Cloud中的Sankey图表

2020-08-30 08:50发布

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你好社区,

我已经阅读了几个博客,这些博客主要介绍在SAP Analytics Cloud中使用R来创建可视化效果。 我们的团队正在研究一个项目,该项目要求我们在SAC中创建Sankey图表,而只有在SAC中使用R才可能。 有没有人有使用R在SAC中创建Sankey图表的经验? 我了解到有一篇博客对此进行了介绍。 但是有了这个,代码被应用到了一个小的数据集上。 我们尝试过的各种选项的sankey图表输出不适用于我们的整个数据集。 我们得到的输出仅占用16行。 对于某些我们尝试过的代码选项,有时有时不会出现错误,但不会显示任何图表。 我的问题是,对于数据集,SAC中的标准R功能是否存在一定的限制,因为数据集中的行数略超过66,000。 如果可以,那么是否有人有通过在SAC上部署R服务器来创建sankey图表的经验? 抱歉,冗长的文字,简短到无法回答我的问题。

预先感谢

6条回答
蓋茨
2020-08-30 09:10 .采纳回答

Bright,您好,这是该示例的扩展,对我而言适用于SAC中的四个支柱

#个输入数据
 col1 <-c("美洲","欧洲","美洲","欧洲","欧洲","欧洲")
 col2 <-c("美国","芬兰","加拿大","德国","瑞士","奥地利")
 col3 <-c("全局","金","金","全局","全局","全局")
 col4 <-c("北极","北极","北极","非北极","非北极","非北极")
 度量<-c(9,20,90,4,4,8)

 #数据准备图表
 df_raw <-data.frame(col1,col2,col3,col4,measure,stringsAsFactors = FALSE)
 df_sorted <-df_raw [order(df_raw $ col1,df_raw $ col2,df_raw $ col3,df_raw $ col4),]
 col1_factors <-factor(df_sorted $ col1)
 col2_factors <-factor(df_sorted $ col2)
 col3_factors <-factor(df_sorted $ col3)
 col4_factors <-factor(df_sorted $ col4)
 col1_int <-as.integer(factor(df_sorted $ col1))-1
 col2_int <-as.integer(factor(df_sorted $ col2))-1 +长度(levels(col1_factors))
 col3_int <-as.integer(factor(df_sorted $ col3))-1 +长度(c(levels(col1_factors),level(col2_factors))))
 col4_int <-as.integer(factor(df_sorted $ col4))-1 +长度(c(levels(col1_factors),level(col2_factors),level(col3_factors))))
 标签<-c(levels(col1_factors),levels(col2_factors),levels(col3_factors),levels(col4_factors))
 颜色<-c(rep(" 970A82",长度(唯一(df_sorted $ col1))),
            rep(" 008FD3",length(unique(df_sorted $ col2))),
            rep(" E35500",length(unique(df_sorted $ col3))),
            rep(" F0AB00",length(unique(df_sorted $ col4))))

 #情节
 库('plotly')
 plot_ly(
   类型='sankey',
   方向=" h",
   textfont = list(大小= 15),
   节点=列表(
     标签=标签,
     颜色=颜色
     垫= 10,
     厚度= 30,
     行=列表(
       颜色="黑色",
       宽度= 1
     )
   ),
   链接=列表(
     源= c(col1_int,col2_int,col3_int),
     目标= c(col2_int,col3_int,col4_int),
     值= c(df_sorted $ measure,df_sorted $ measure,df_sorted $ measure)
   )
 )
 

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