Это седьмое введение в R. Здесь будут рассмотрены ящичковые диаграммы, построение переменных, координаты и многое другое.

*Первоначально опубликовано в моем подстеке. Это лишь часть статьи.

PS: пожалуйста, прочтите «Введение в R для науки о данных (часть шестая)», прежде чем читать это. Это продолжение шестой части.

Часть шестая: Введение в R для науки о данных (часть шестая)

Блочные диаграммы

В этом случае я создал гистограмму с помощью функции geom_boxplot(). Вы должны включить factor() по оси x. Вам не нужно включать его для оси Y. Блочные диаграммы распространены для ценообразования акций. Когда дело доходит до коробчатой ​​диаграммы, вы не хотите ее перенасыщать, то есть не хотите добавлять много слоев.

Я не собираюсь показывать это на изображении, но если вы хотите перевернуть координату, используйте coord_flip(). Используя предыдущее изображение, вы можете написать print(pl + geom_boxplot() + coord_flip()). Это перевернет координаты.

Как и в случае с гистограммой и гистограммой, вы можете добавить цвет и заливку внутри функции geom_boxplot().

Вот пример использования aes(fill=factor(cyl)). Все должно звучать знакомо, если вы читали шестую версию. Единственное, что нового, это то, что я добавил theme_dark(), которая меняет цвет фона. Не обязательно theme_dark, можно поставить theme_classic, theme_light, theme_void и т. д.

2 Графики переменных

График с двумя переменными похож на тепловую карту, которая показывает высокие или низкие оценки (в моем случае). Не число, а явление. Я также добавил scale_fill_gradient(), чтобы его было легче увидеть, поскольку цвет по умолчанию довольно плохой.

В этом случае я добавил binwidth. В этом случае ширина бина должна принимать вектор.

Вы можете изменить его на шестиугольник, но вы должны установить пакет install.packages(‘hexbin’). Просто измените geom_bin2d на geom_hex.

Существует также функция geom_densiy2d(). Просто измените geom_hex() на geom_density2d().

Координаты и огранка

Полный текст статьи читайте здесь: https://ivanh.substack.com/p/introduction-to-r-for-data-science