实例分析：
### 安装与加载包
install.packages("devtools")
devtools::install_github("fbreitwieser/sankeyD3")
library(sankeyD3)
第一个为链接数据框 links（起点、靶点、权重、链接的特征1、链接的特征1.....）；
然后根据links构建第二个为节点数据框nodes(起点与靶点、点的特征1、点的特征........）
nodes <- data.frame(name=c(as.character(links$source), as.character(links$target)) %>% unique())
然后基于nodes数据框构建links中节点的唯一标识符ID，而非根据节点的name
links$IDsource <- match(links$source, nodes$name)-1
links$IDtarget <- match(links$target, nodes$name)-1
sankeyNetwork( Links = links, Nodes = nodes, Source = "IDsource", Target = "IDtarget",
Value = "weight", NodeID = "name",nodeWidth =10,units = 'TWh',
height=300,width=300,colourScale=JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10)"),
numberFormat=".0f",fontSize = 8)
nodes$color<-sample(c("red","orange","blue","green"),nrow(nodes),replace=T) #在这里进行随机自定义颜色，当然也可以按照自己的需求进行设置
sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes,Source = "IDsource", Target = "IDtarget",
Value = "weight", NodeID = "name",nodeWidth =10,units = 'TWh',
height=300,width=300,numberFormat=".0f",fontSize = 8, NodeColor = "color" )
也可以根据节点自定义的分类对节点进行颜色的绘制
nodes$group<-rep("水果",nrow(nodes))
nodes$group[nodes$name %in% c("上海","深圳","北京","南京")]<-"城市"
nodes$group[nodes$name %in% c("律师","老师","白领","公务员","记者","化妆师")]<-"职业"
sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes,Source = "IDsource", Target = "IDtarget",
Value = "weight", NodeID = "name",nodeWidth =10,units = 'TWh',
numberFormat=".0f",fontSize = 8,height=300,width=300,
NodeGroup="group",colourScale=JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10)") )
对于缎带的颜色设置同理也可以对其进行分组颜色设置（这里按照其统计量进行分组设置，当然也可以按照其他进行分组）
links$group<-rep("A",nrow(links))
links$group[links$weight<500 &links$weight>=100]<-"B"
links$group[links$weight<100]<-"C"
sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes,Source = "IDsource", Target = "IDtarget",
Value = "weight", NodeID = "name",nodeWidth =10,units = 'TWh',
numberFormat=".0f",fontSize = 8,height=300,width=300,
NodeGroup="group", LinkGroup = "group",
colourScale=JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10)"))
有时候想要缎带根据其宽度进行一定透明度的变化，可以使用 linkType="path1"参数进行设置
install.packages("webshot")
library(webshot)
if(!is_phantomjs_installed()){
install_phantomjs()
}
library(webshot)
p<-sankeyNetwork(Links = links, Nodes = nodes,Source = "IDsource", Target = "IDtarget",
Value = "weight", NodeID = "name",nodeWidth =10,units = 'TWh',
numberFormat=".0f",fontSize = 8,height=300,width=300,
NodeGroup="group",LinkGroup = "group",
colourScale=JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10)"))
### 将结果存储PDF
saveNetwork(p,"sankey.html")
webshot("sankey.html" , "sankey.pdf")
文件包含三列数据：来源地、目的地、及call数量
我们都知道可视化网络，需要准备两个数据文件：
接下来基于此数据集准备点和边列表文件
至此，简单的边和点列表已经准备好了，我们接下来通过几个R包来可视化下
这是R中绘制网络图的一个基本R包，这里主要用到 graph_from_data_fram() 函数。更多关于此包绘图的细节可参考这个帖子 Network Analysis and Visualization with R and igraph (kateto.net) ，介绍的十分详细。
这两个R包目前相对比较流行，可以对network数据进行操作和可视化
ggraph包还有更多好玩的样式，详情参考： https://www.data-imaginist.com/2017/ggraph-introduction-layouts/ , 根据个人的数据去选择最合适的展现形式即可。
这两款R包都是基于浏览器的JavaScript可视化库，用于交互式的展示图形，这里我们还用到刚才的示例数据来展示。
常用来快速创建交互式桑基图、和其它种类的网络图等，核心的函数即 forceNetwork()
制作桑基图
该包绘制更加方便，
我们也可以为网络中的边添加方向,用到 layout_with_fr 方式
