트리 다이어그램 만들기

트리 다이어그램으로 시각화하려는 회사의 데이터가 있습니다. 즉, 클래스에 중첩되어 있고 하위 그룹에 중첩되어 있고 각 부분에 중첩 된 브랜드가 있습니다 (http://www.bayer.com/en/products-from-a-to-z.aspx#B).트리 다이어그램 만들기

dendrogram을 만드는 방법에 대한 stackoverflow의 스레드가 꽤 있지만 데이터 (예 : how to convert a data.frame to tree structure object such as dendrogram)와 함께 작동하는 코드 스 니펫을 찾지 못했습니다.

편집 : 바로 "dendrogram은"이이 경우에 나는 경우 이 아닌 올바른 용어는 내가 가지고 있지 않는 한/거리 측정의 종류를 고려한다. 이와 같은 좀 더 일반적인 용어 인 "트리 다이어그램"을 사용하고 있습니다.

df <- structure(list(Brand = structure(c(73L, 122L, 131L, 44L, 6L, 
7L, 8L, 27L, 52L, 84L, 95L, 101L, 121L, 142L, 17L, 21L, 53L, 
86L, 99L, 112L, 139L, 4L, 97L, 76L, 47L, 113L, 146L, 71L, 109L, 
147L, 148L, 149L, 14L, 80L, 93L, 114L, 3L, 15L, 25L, 26L, 35L, 
36L, 37L, 39L, 42L, 56L, 57L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 65L, 66L, 
67L, 68L, 69L, 72L, 90L, 92L, 117L, 28L, 91L, 9L, 16L, 81L, 45L, 
51L, 10L, 130L, 138L, 46L, 74L, 116L, 128L, 137L, 11L, 77L, 82L, 
83L, 94L, 111L, 123L, 124L, 134L, 136L, 141L, 18L, 23L, 48L, 
75L, 79L, 87L, 88L, 100L, 102L, 126L, 129L, 50L, 54L, 115L, 5L, 
22L, 85L, 98L, 118L, 127L, 19L, 38L, 107L, 132L, 58L, 120L, 96L, 
2L, 49L, 55L, 20L, 106L, 135L, 143L, 145L, 1L, 133L, 125L, 108L, 
119L, 12L, 24L, 33L, 78L, 103L, 104L, 105L, 13L, 29L, 30L, 31L, 
32L, 34L, 40L, 41L, 43L, 70L, 89L, 110L, 144L, 64L, 140L), .Label = c("3.0T Prostate eCoil", 
"A1CNow", "Acclaim Polyol", "Adalat", "Admire", "Advantage", 
"Advantix", "Advocate", "Aleve", "Alka-Seltzer", "Antracol", 
"Apec", "Arcol", "Arize", "Artwalk", "Aspirin", "Aspirin Cardio", 
"Atlantis", "Attribut", "Avanta", "Avelox", "Bariton", "Basta", 
"Bayblend", "Baybond", "Baycoll", "Baycox", "Baycusan", "Baydur", 
"Bayfill", "Bayfit", "Bayflex", "Bayfol", "Baygalÿ/Baymidur", 
"Bayhydrol", "Bayhydur", "Bayhytherm", "Bayleton", "Baymer", 
"Baynat", "Baypreg", "Baypren", "Baytec", "Baytril", "Bepanthenÿ/Bepanthol", 
"Berocca", "Betaferonÿ/ Betaseron", "Betanal", "Breezeÿ2", "Calypso", 
"Canesten", "Catosal", "Cipro", "Confidor", "Contourÿ/Contour Linkÿ/Contour TS", 
"CreKat", "Crelan", "Decis", "Desavin", "Desmocap", "Desmocoll", 
"Desmoderm", "Desmodur", "Desmoflex", "Desmolac", "Desmolith", 
"Desmolux", "Desmomelt", "Desmopan", "Desmophen", "Diane", "Dispercoll", 
"Drontal", "Elevit", "Equip", "Eylea", "Fandango", "Fantasia", 
"Fenikan", "FiberMax", "Flanaxÿ/ÿApronax", "Flint", "Folicur", 
"Gadovist", "Gaucho", "Glucobay", "Hoestar", "Husar", "Hyperlite", 
"Imprafix", "Impranil", "Impraperm", "InVigor", "Input", "Iopamiron", 
"K-Othrine", "Kogenate", "Lamardor", "Levitra", "Liberty", "Magnevist", 
"MaisTer", "Makroblend", "Makrofol", "Makrolon", "Mark V ProVis", 
"Maxforce", "Microlet 2", "Mirena", "Multitec", "Nativo", "Nebido", 
"Nexavar", "Nunhems", "Oberon", "One-A-Day", "Pergut", "Poncho", 
"Possis Angio Jet", "Premise", "Primovist", "Profender", "Proline", 
"Prosaro", "Pulsar", "Puma", "Raxil", "Redoxon", "Rely", "Rennie", 
"Rompun", "Ronstar", "Solaris", "Sphere", "Stellant", "Stratego", 
"Supradyn", "Talcid", "Testogel", "Texin", "Twist", "Ultravist", 
"Vistron CT", "Vulkollan", "XDS", "Xarelto", "Yasmin", "Yasminelle", 
"Yaz"), class = "factor"), Class = structure(c(6L, 6L, 6L, 7L, 
8L, 8L, 8L, 13L, 13L, 10L, 11L, 11L, 10L, 11L, 12L, 17L, 17L, 
17L, 18L, 18L, 18L, 20L, 20L, 29L, 33L, 34L, 39L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 1L, 2L, 2L, 41L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
31L, 37L, 3L, 3L, 3L, 9L, 14L, 16L, 16L, 16L, 42L, 42L, 42L, 
42L, 42L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 
21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 26L, 26L, 
26L, 27L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 21L, 15L, 19L, 21L, 26L, 36L, 
40L, 4L, 4L, 4L, 22L, 22L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 25L, 28L, 
38L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 
31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 35L, 35L), .Label = c("Agricultural Seed", 
"Agricultural seed", "Analgesics", "Blood Glucose Monitoring Systems", 
"Coatings, adhesives, specialties", "Companion Animal", "Companion Animal/Food Animal Product", 
"Companion animals", "Dermatologicals", "Diagnostic Imaging", 
"Diagnostic imaging", "Drug product for protection against heart attack", 
"Food Animal Product", "Fungal infections", "Fungicides", "Gastrointestinals", 
"General Medicine", "General Medicine/Mens HealthCare", "General insect control", 
"Hematology/cardiology", "Herbicides", "Injection Systems/Cardiology", 
"Injection Systems/Computer Tomography", "Injection Systems/Magnetic Resonance Tomography", 
"Injections Systems Ultrasound", "Insecticides", "Insecticides/seed treatment", 
"Lancing Devices", "Ophthalmology", "Polycarbonates", "Polyurethanes", 
"Seed treatment", "Specialty Medicine", "Specialty Medicine/Onkology", 
"TPU granules", "Termiticides", "Textile coating", "Thrombectomy", 
"Thromboembolic diseases", "Vector and locust control", "Vegetable seed", 
"Vitamins", "Women's healthcare"), class = "factor"), Subgroup = structure(c(2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("Bayer CropScience", "Bayer HealthCare", 
"Bayer MaterialScience"), class = "factor"), Division = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 
11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L), .Label = c("Animal Health", 
"Bayer HealthCare Pharmaceuticals, Germany", "BioScience", "Coatings, Adhesives, Specialties", 
"Consumer Care", "Crop Protection", "Crop Protection/Environmental Science", 
"Environmental Science", "Medical Care", "Polycarbonates", "Polyurethanes", 
"Thermoplastic Polyurethanes"), class = "factor")), .Names = c("Brand", 
"Class", "Subgroup", "Division"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-149L))

감사합니다.

출처

2013-06-10 majom

무엇을 시도하고 어떤 효과가 있었습니까? – Arun

나는 http://stackoverflow.com/questions/15343338/how-to-convert-a-data-frame-to-tree-structure-object-such-as-dendrogram에서 주어진 스크립트를 시도했다. 이 예제는 효과가 있었지만 데이터가 있으면 제대로 작동하지 않았습니다. – majom

'작동하지 않았다'는 것보다 조금 자세하게 표현한 것일까 요? – alexwhan

패키지 ape를 사용하고 데이터를 가정은 olddat입니다 :

library(ape) 
newdata <- as.phylo(x=~Division/Subgroup/Class/Brand,data=olddat) 
plot.phylo(x=newdata,show.tip.label=TRUE,show.node.label=TRUE,no.margin=TRUE)

당신은 당신의 다양한 플롯 옵션을 재생해야합니다,하지만이 당신이 올바른 방향으로 가야 것이라 생각합니다. 음모를 잘 보이게 만들면 대답을 업데이트하는 방법에 대해 알아 보겠습니다.

출처

2013-06-10 16:20:39 TARehman

감사합니다. 잘 작동합니다. 또한 그 트리 다이어그램이 더 매력적이라는 것을 알게되면서 D3에서 어떻게 처리하는지 살펴볼 것입니다 (예 : https://github.com/mbostock/d3/wiki/Gallery 참조). – majom

답변

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