r - highcharter hcaes "group"使用情况，同时使用 highchart2() 绘制大量数据

Question

我正在尝试使用 highcharter 包(> 50k 行数据)在散点图中绘制大型数据集，经过一些阅读后我发现 highchart2() 函数包含 highcharts 的 boost 模块，它应该在绘制大量数据时可以大大提高性能。举个例子:

library(highcharter) # I'm using the latest version from github (0.5.0.9999)

x <- data.frame(a = rnorm(5000),
                b = rnorm(5000),
                cat = c(rep("Yes", 2500), rep("No",2500)))



highchart() %>%
  hc_add_series(data = x, type = "scatter", hcaes(x=a, y=b, group=cat))

这应该可以正确创建散点图，但由于数据量的原因已经存在一些性能问题。这就是我切换到 highchart2() 的原因，但令我惊讶的是，该图在尝试时没有显示任何数据点:

highchart2() %>%
  hc_add_series(data = x, type = "scatter", hcaes(x=a, y=b, group=cat))

经过更多的搜索和阅读，我发现当使用 list_parse2() 时，绘图的渲染速度要快得多，所以我尝试了这个:

highchart2() %>%
  hc_add_series(data = list_parse2(x), type = "scatter", hcaes(x=a, y=b, group=cat))

当然它不起作用，因为我更改了输入数据的结构，并删除了我提供给 hcaes() 的变量的名称。然后，当我尝试这个时:

highchart2() %>%
  hc_add_series(data = list_parse2(x), type = "scatter")

我得到了一个非常快速的渲染图，但我无法进行分组以区分每个点的"is"和“否”，因此所有点现在都是相同的颜色。

所以我的问题是，如何使用 highcharter 有效地绘制大型数据集，同时保持将变量分配给 hcaes() 中的“组”参数的能力？

预先感谢您的帮助。

Answer 1

迷你免责声明:只有当 data 对象是 data.frame 时，hcaes 才有效。

现在，您可以使用dplyr，使用group_by函数获取series的数据帧，然后使用辅助函数hc_add_series_list来同时添加多个系列。

library(highcharter)  # I'm using the latest version from github (0.5.0.9999)

x <- data.frame(a = rnorm(5000), b = rnorm(5000), cat = c(rep("Yes", 2500), 
  rep("No", 2500)))

library(dplyr)

xseries <- x %>% 
  # use `name` to name  series according the value of `cat` avariable
  group_by(name = cat) %>% 
  do(data = list_parse2(.)) %>%
  # add type of series
  mutate(type = "scatter")

# A data frame of series
xseries
#> Source: local data frame [2 x 3]
#> Groups: <by row>
#> 
#> # A tibble: 2 x 3
#>     name           data    type
#>   <fctr>         <list>   <chr>
#> 1     No <list [2,500]> scatter
#> 2    Yes <list [2,500]> scatter

最后:

highchart2() %>% 
  hc_add_series_list(xseries)