原始数据长这样：

“iyear”表示年份；“nkill”表示死亡人数；“region”表示地区；“总计”表示某年份死亡总人数；nkii里的缺失数据自动按“0”运算。

数据存储在名为“ljs”的csv格式里。

应提前下载好treemap包，先介绍treemap函数的用法：

treemap(dtf, index, vSize, vColor = NULL, stdErr = NULL...）
dtf ：a data.frame. Required.

index：  
        vector of column names in dtf that specify the aggregation indices. It could contain only one column name, which results in a treemap without hierarchy. If multiple column names are provided, the first name is the highest aggregation level, the second name the second-highest aggregation level, and so on. Required.

(指定聚合索引的dtf中列名的向量。它只能包含一个列名，这会导致一个没有层次结构的treemap。如果提供了多个列名，则第一个列名是最高的聚合级别，第二个列名是次高聚合级别，依此类推。必需的。)

vSize :name of the column in dtf that specifies the sizes of the rectangles. Required. (指定矩形大小的dtf列的名称。)

vColor :name of the column that, in combination with type, determines the colors of the rectangles. The variable can be scaled by the addition of "*<scale factor>" or "/<scale factor>". Note: when omitted for "value" treemaps, a contant value of 1 is taken.(与类型组合确定矩形颜色的列的名称。可以通过添加“*”或“/”来缩放变量。注意:当忽略“值”树地图时，将取1。)

（1）按年份画树图：

mydata<-read.table("ljs.csv",header=TRUE,sep=",")
library(dplyr)
library(treemap)
treemap(mydata,index=c("iyear"),vSize = "nkill",title = "全球恐怖袭击地区（年份）死亡数")

输出结果：

（2）按地区画数图：

mydata<-read.table("ljs.csv",header=TRUE,sep=",")
library(dplyr)
library(treemap)
treemap(mydata,index=c("region"),vSize = "nkill",title = "全球恐怖袭击地区死亡数")
#将index里的“iyear”换成“region”即可

输出结果：（按地区统计死亡人数并画图）

（3）按年份和地区（index里“先地区后年份”）画图：

mydata<-read.table("ljs.csv",header=TRUE,sep=",")
library(dplyr)
library(treemap)
treemap(mydata,index=c("region","iyear"),vSize = "nkill",title = "全球恐怖袭击地区死亡数")

输出结果：

（4）按年份和地区（index里“先年份后地区”）画图：

mydata<-read.table("ljs.csv",header=TRUE,sep=",")
library(dplyr)
library(treemap)
treemap(mydata,index=c("iyear","region"),vSize = "nkill",title = "全球恐怖袭击地区死亡数")

 输出结果：

2004年份里Southeast Asia有3人，South Asia有1人。