前言：
学习R将近大半年了，从小白步入了门槛。一直对可视化很感兴趣，很早就看到rCharts这个数据包了，总想下一个玩玩，但苦于在Rstudio的install.package的安装数据包中没找到，又由于忙着学一些建模知识后来也就没在意。最近在自己买的一本书里发现了该包的运用，遂写下该篇文章进行分享。
一、安装及相关安装准备:
安装rCharts需要安装以下包：
安装小tips:
当然你可以选择先安装devtools包，在安装此包时他会附带的把其他包一起打包下载：如RCurl、RJSONIO等，最后把安装错误的包再单独安装下。
安装好之后我们就可以开始愉快的安装rCharts包了
devtools::install_github("ramnathv/rCharts")
PS:ramnathv代表这个包的作者，rCharts代表这个包的名称
devtools::install_github表示运用devtools下的install_github函数
一、使用rCharts的rPlot()函数进行可视化展示。
载入数据包:
library(rCharts)
首先调用ggplot2中的diamonds砖石数据集
data("diamonds", package = "ggplot2")
1.散点图（point）
以切割进行分类展示，观测价格与钻石重量（克拉）的关系
rPlot(price ~ carat | cut, data = diamonds,
type = "point", color = "cut")
以下为输出结果：
鼠标移动到图片上会显示相关数据，
与此也可以对多重分面进行展示：
比如还想观察颜色和切割的下价格，克拉关系
rPlot(price ~ carat | cut + color, data = diamonds,
type = "point", color = "cut")
本次运行是笔记本，中等配置，运行后会卡一会，卡的时候请耐心等待，第一次尝试的时候由于比较手贱，多点了几下，程序崩溃了。
2. 条形图（bar）
调用HairEyeColor数据集
data("HairEyeColor")
将数据集转化为数据框格式，并仅选男性数据
hair_eye_male <- subset(as.data.frame(HairEyeColor), Sex = "male")
p <- rPlot(Freq ~ Hair, color = 'Eye', data = hair_eye_male, type = 'bar')
直接作条形图，堆叠在一起
以下进行修改，以eye分类，wrap(自动转行）
p$facet(var = 'Eye', type = 'wrap', rows = 2)
p
3. 箱线图（Box）
务必要给y变量加上box(xxx)
rPlot(x = 'Species', y = 'box(SepalWidth)', data =iris, type = 'box', color = 'Species')
二、使用rCharts的nPlot()函数进行可视化展示。（NVD3复用图表和组件d3.js项目。）
1.条形图（multiBarChar）
将数据转化为数据框格式
hair_eye_male <- subset(as.data.frame(HairEyeColor), Sex = "male")
str(hair_eye_male)
nPlot(Freq~Hair, group = "Eye", data = hair_eye_male, type = "multiBarChart")
红框可以选择是分组还是堆叠显示，并且在右上角可以筛选需要观测的数据，
注：当type = "muLtiBarHorizontaChart"条形图为横向
2.气泡图（scatterChart）
a <- nPlot(Sepal.Length ~ Sepal.Width, group = "Species", data = iris,
type = "scatterChart")
设置xy轴名称（这个气泡图不会显示xy轴的名称）需要手动设置
a$xAxis(axisLabel = "Sepal.Width")
a$yAxis(axisLabel = "Sepal.Length")
设置刻度
a$chart(showDistX = TRUE, showDistY = TRUE)
设置颜色
a$chart(color= c("red" ,"blue", "green"))
a
3. 饼图（PieChart）
x <- nPlot(~color, data = diamonds, type = "pieChart")
当选择diamonds，cut切割时图例颜色能正确使用（图例个数较少），color图例显示有问题
x$chart(color = c("Red", "orange", "yellow", "green", "blue", "indigo", "purple"))
x
当设置donut=TRUE时显示为环形图
x$chart(donut=TRUE)
4.折线图(Line）
数据集来自于ggplot2的economics
data <- transform(economics, date = as.character(date))
mPlot(x= "date", y = list("psavert", "uempmed"),
data = data,type = "Line", pointSize = 0, lineWidth = 1)
参考书籍：《R语言与数据挖掘》
