これは潜在的な解決策です。あなたはあなたの仕事のためにwordcloud2
パッケージを使いたいと思っています。それでは、問題を解決することができます。私はあなたの実際のデータを知らないので、プロトタイプを示すサンプルデータを作成しました。
多くの単語がある場合は、連続変数(ストレス)で色を追加することをお勧めしますか。あなたができることの1つは、cut()
を使用して新しいグループ変数を作成することです。このようにして、グラフィックスで使用する色の数を減らすことができます。ここでは、viridisパッケージの5色の新しい列color
を作成しました。
wordcloud2()
を使用すると、2つのものしか供給できません。 1つはデータで、もう1つは色です。フォントサイズは、単語の頻度を指定せずに反映します。
mydf = data.frame(word = c("calling", "meeting", "conference", "contract", "negotiation",
"email", "friends", "chat", "text", "deal",
"business", "promotion", "discount", "users", "family"),
n = c(20, 12, 4, 8, 10, 43, 33, 5, 47, 28, 12, 9, 50, 31, 22),
stress = c(23, 30, 15, 40, 35, 15, 30, 18, 10, 5, 29, 38, 45, 8, 3))
word n stress
1 calling 20 23
2 meeting 12 30
3 conference 4 15
4 contract 8 40
5 negotiation 10 35
6 email 43 15
7 friends 33 30
8 chat 5 18
9 text 47 10
10 deal 28 5
11 business 12 29
12 promotion 9 38
13 discount 50 45
14 users 31 8
15 family 22 3
library(dplyr)
library(wordcloud2)
library(viridis)
mutate(mydf, color = cut(stress, breaks = c(0, 10, 20, 30, 40, Inf),
labels = c("#FDE725FF", "#73D055FF", "#1F968BFF",
"#2D708EFF", "#481567FF"),
include.lowest = TRUE)) -> temp
wordcloud2(data = temp, color = temp$color)

何か? – jazzurro
RColorBrewerをbrew < - brewer.pal(12、 "Paired")として使用してください。 – PKumar
@jazzurro(英語、フランス語、フランス語、フランス語、フランス語、フランス語、フランス語)しかし、色の濃さ/タイプは可変ストレスにマッピングされません。 –