作者：JeevanYue R语言中文社区专栏作者
知乎ID：https://www.zhihu.com/people/jeevanyue
GitHub:https://github.com/jeevanyue
前言
我之前主要使用Joshua Kunst 的highcharter做交互式数据可视化，highcharter是highcharts的R语言接口，但highcharter不对highcharts的配置项做重新的定义，基本根据highcharts的API来实现，可以很方便 的使用highcharts官方丰富的教程和案例，以及各种社区帮助，用起来真的非常方便的。
最近我们公司将为客户提供Dashboard数据展示，我是用highcharter做了可视化Demo，但是因为highcharts商用收费，所以开发团队使用了百度的ECharts来实现。
为了跟开发同事更好交流沟通，让生产实现与Demo更贴近，所以我想到ECharts也有R语言接口，最后在Github找到下面这么多实现ECharts的R语言接口。
cosname/recharts - ECharts4
JohnCoene/echarts4r - ECharts4
yihui/recharts - ECharts2
madlogos/recharts - ECharts2 forked from yihui/recharts
madlogos/recharts2 - ECharts3
ChanningWong/REcharts3 - ECharts3
XD-DENG/ECharts2Shiny - ECharts3
ECharts的R语言接口真的挺多的，我重点看了前两个包，因为都是基于最新的ECharts4，作者没有弃坑，最近也有更新维护。但是在学习应用这两个包的过程中发现，为了实现某个案例，自己要学习两个接口，ECharts的R语言接口和ECharts的API配置项，并且要不停相互比对。并且在ECharts社区中找到的帮助，常常在R语言接口无法实现。
弄到最后，我已经对ECharts的API配置项比较熟悉了，后来我就决定尝试开发一个ECharts的R语言接口，毕竟我也用了挺多htmlwidgets，但从来没有自己动手开发过一个。所以主要参考highcharter对highcharts的实现方式，开始着手开发echarter。取名为echarter，也是为了向highcharter致敬。
并且还参考学习了cosname/recharts和JohnCoene/echarts4r的ECharts实现方式。
欢迎大家指正。
1.介绍
echarter是ECharts的R语言接口实现，ECharts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
ECharts特性:
丰富的可视化类型
多种数据格式无需转换直接使用
千万数据的前端展现
移动端优化
多渲染方案，跨平台使用
深度的交互式数据探索
多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段
动态数据
绚丽的特效
…
2.echarter的安装
echarter包的源代码发布在Github，jeevanyue/echarter，可通过下列代码安装。
devtools::install_github("jeevanyue/echarter")3.官方案例
echartsExample取自于cosname/recharts。
echartsExample提供了一种从官网的官方实例中获取JS代码并运行的途径, 除去某些需要加载JSON数据文件的例子, echartsExample`支持大部分Echarts的官网案例.
这个函数支持的范围比较广, 包括Echarts的基本绘图, ecstat, bamap等高级功能, 是JS代码的源生接口
参数:
url 例子的网址, 比如
JScontent 需要执行的JS代码(方便复制例子里面的代码调试执行), 注意要命名一个option对象用于数据加载
height 绘图区域的高度
weight 绘图区域的宽度, 支持百分比
从http://echarts.baidu.com/demo.html#effectScatter-bmap 获取代码, 并转换为R绘图.
library(tidyverse)
library(echarter)
url = "http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=bar-tick-align"
echartsExample(url)
4.API函数
4.1演示数据
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(echarter)
weekDays <- c('Mon','Tues','Wed','Thurs','Fri','Sat','Sun')
dat <- data.frame(
saleNum = round(runif(21, 20, 100), 0),
fruit = c(rep("Apple", 7), rep("Pear", 7), rep("Banana", 7)),
weekDay = c(rep(weekDays,3)),
price = round(runif(21, 10, 20), 0),
stringsAsFactors = FALSE)
dat_list <- dat %>%
select(-price) %>%
spread(weekDay, saleNum) %>%
unite("value", c('Mon','Tues','Wed','Thurs','Fri','Sat','Sun'))
dat_list$value <- lapply(1:3, function(x){
as.numeric(strsplit(dat_list$value, "_")[[x]])})
## echart从0开始索引
dat_matrix <- data.frame(
fruit = as.numeric(factor(c(dat$fruit), levels = c('Apple', 'Pear', 'Banana'))) - 1,
weekDay = as.numeric(factor(c(dat$weekDay), levels = c('Mon','Tues','Wed','Thurs','Fri','Sat','Sun'))) - 1,
saleNum = dat$saleNum
) %>%
as.matrix()
dat_date <- data.frame(
date = as.Date('2017-01-01') + seq(0,364),
value = round(runif(365, 0, 1000), 0),
stringsAsFactors = FALSE)
AQI <- read.csv("data/AQI.csv")
dat_geo <- AQI %>%
select(城市, lng, lat, AQI)
opt = list(
xAxis = list(
show = TRUE,
type = 'category',
name = '星期',
data = c('Mon','Tues','Wed','Thurs','Fri','Sat','Sun')),
yAxis = list(
show = TRUE,
type = 'value'),
series = list(
list(
type = 'line',
name = 'Apple',
data = c(12, 5, 20, 36, 10, 10, 20)))
)4.2基础组件
4.2.1 ec_title
echart(opt, elementId = "ec") %>%
ec_title(text = '演示数据')
4.2.2 ec_legend
echart(opt) %>%
ec_legend(
top = 'middle', right = 'right',
data = list(list(name = 'Apple', icon = 'circle')),
textStyle = list(color = 'contrastColor')) 
4.2.3 ec_backgroundColor
echart(opt) %>%
ec_backgroundColor(c('#24273e'))
4.2.4 ec_colors
echart(opt) %>%
ec_colors(c('#247ba0', '#70c1b3', '#b2dbbf'))
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