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ggsankey：R 语言三步画出数据流可视化图的快速指南

【免费下载链接】ggsankeyMake sankey, alluvial and sankey bump plots in ggplot项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gg/ggsankey

想同时讲清"数据流向哪、流了多少"，柱状图和饼图都无能为力。ggsankey 是一个 R 语言的 ggplot2 扩展包，用桑基图（Sankey diagram）做数据流可视化：节点宽度代表量，曲线宽度代表流量，十行代码就能画出第一张图。

🚀 先跑起来

装好包、准备一张"阶段 + 分组"的宽表，第一张桑基图就出来了。

# install.packages("devtools") devtools::install_git("https://gitcode.com/gh_mirrors/gg/ggsankey")

下面这段用了内置的mtcars数据：

library(ggsankey) library(dplyr) df <- mtcars %>% make_long(cyl, vs, am, gear) ggplot(df, aes(x = x, next_x = next_x, node = node, next_node = next_node, fill = factor(node))) + geom_sankey() + scale_fill_discrete(drop = FALSE)

逐部分看输出：

• cyl、vs、am、gear四列变成从左到右的四个阶段，每列是一个 stage。
• 每个竖直小矩形是一个节点（node），高度对应该组内的观测数量。
• 连接两列的曲线是流动（flow），宽度正比于流过的观测数。
• fill = factor(node)按节点着色，便于顺着一条色带追踪某组车在各阶段的去向。
• scale_fill_discrete(drop = FALSE)保证图例里不丢掉任何节点层级。

按场景选方案

要展示多对多的流量路径

用make_long()把宽表的列转成长表，再交给geom_sankey()。数据要求每行有x、next_x、node、next_node四个美学，最后阶段的next_node为NA；用make_long()生成时这些都会自动处理，实现见 R/sankey.R。

要强调连续流动的过程

把几何换成geom_alluvial：节点之间没有间距，色带从 y=0 往上堆叠，更像"一条河"。适合展示业务状态随环节连续迁移的过程，配色和标签写法与桑基图一致。

要对比各组的规模随时间变化

用geom_sankey_bump：x 轴是时间，除node外再给一个数值美学（比如 GDP），值大的组会"顶"到值小的组上方，位置和高度同时传达趋势。

让效果更好的细节

• flow.alpha：流动曲线透明度，设为 0.6 可明显减轻交叉处的糊成一片。
• node.color/node.fill：单独控制节点边框与填充色，flow.*前缀参数则只管曲线。
• width与space：分别调节点宽度和节点间纵向间距。
• geom_sankey_label()：把节点名放到节点正中，配合theme_sankey()得到极简风格。

容易踩的坑

• 图例里少了几个节点：ggplot2 默认丢弃"未使用"的因子层级，加scale_fill_discrete(drop = FALSE)即可。
• 最后一个阶段没有流动线流出：next_node在末阶段必须是NA，手工拼数据时漏掉这一步流动就会断头；交给make_long()生成最稳。
• 直接用宽表绘图报错：geom_sankey只认长表格式，先make_long()再画图。

如果你日常用 ggplot2、又需要向别人解释数据在不同阶段之间的流量，ggsankey 能帮你把这类图做进任何报告。现在就拿一份手头的流向表（用户路径、预算分配都行），先用make_long()加geom_sankey()画一张最小图，再按上面的参数逐步调。

【免费下载链接】ggsankeyMake sankey, alluvial and sankey bump plots in ggplot项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gg/ggsankey