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")
可视化数据时，网络可以很好展示各个节点之间的关系以及关系的重要性。网络中存在大量的节点和边，因此绘制一个好的网络会有助于信息的解读。networkD3可以自定义网络的各种特征，绘制一个优美的动态网络。
可以使用R包 igraph 构建网络绘制需要的数据，使用 igraph_to_networkD3 函数将数据转换成 networkD3 要求格式的输入数据。
simpleNetwork是networkD3的基础函数，可以快速出图。
绘制网络
forceNetwork有更多的参数，调整参数可以绘制更复杂的网络图。
绘制网络
forceNetwork的数据格式比较麻烦； 尤其是参数Nodes；建议大家使用igraph包 igraph_to_networkD3()网络图所需数据将转换为networkD3数据格式。本文见 #3. 与igraph交互 部分。
调用 igraph 包创建网络图所需数据，igraph_to_networkD3函数转换数据格式， networkD3 绘制图。
参考 networkD3
在 server.R 调用render*Network（*可以是 Simple , Force , Sankey ）
在 app.R 文件中调用*NetworkOutput（*可以是 Simple , Force , Sankey ）
shiny例子： networkD3-shiny-example
networkD3 :D3 JavaScript Network Graphs from R
networkD3 github
系列文章：
R语言进行网络分析的基础包 igraph
networkD3 绘制动态网络
网络-visNetwork包绘制炫酷的动态网络图
网络-调用R包构建交互式网络可视化的Shiny App
