Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

Створення візуалізацій у R за допомогою ggplot2 може бути потужним способом дослідження та розуміння ваших даних. Одним із поширених типів візуалізації є двовимірний графік, який дозволяє перевірити зв’язок між двома змінними.

У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як створювати біваріативні візуалізації в R за допомогою ggplot2. Цей блог буде спеціально зосереджений на тому, що було б важко виконати в LuckyTemplates, але легко зробити в R.

Зміст

Огляд

У цьому підручнику буде розглянуто три основні теми. Ви дізнаєтесь, як візуалізувати розподіл змінної за групами, а також як візуалізувати кореляції та парні зв’язки.

Попарний зв’язок стосується зв’язку між кожною парою змінних у даному наборі даних.

Для цього підручника вам потрібно завантажити пакет ggplot2 . Після цього відкрийте порожній сценарій і перенесіть дві бібліотеки: tidyverse та GGally .

Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

GGally є розширенням ggplot2. Його створено, щоб зменшити складність поєднання геометричних об’єктів із перетвореними даними.

Різні біваріантні візуалізації в R

Двомірна візуалізація показує зв’язок між двома змінними.

Як приклад, давайте створимо візуалізацію, яка показує зв’язок між містом і шосе. Вам потрібно використати функцію ggplot () , а потім призначити відповідні дані.

Потім функція geom_point () використовується для генерації .

Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

Візуалізації в R, що показують кореляцію

Функція ggcorr () використовується для візуалізації кореляції між змінними. Це створить теплову карту з відображеними значеннями кореляції від найнижчого до найвищого. Ви можете покращити візуалізацію, додавши аргумент, який відображатиме мітки.

Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

Візуалізації в R, що показують парний зв’язок

Для попарного графіка вам потрібно використовувати функцію ggpairs () .

Оскільки фрейм даних у цьому прикладі містить великий набір даних, його спочатку потрібно відфільтрувати, щоб відображати лише числові значення, інакше результати відображатимуть помилку.

Щоб відфільтрувати дані, використовуйте оператор каналу та функцію select_if () .

Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

На вкладці «Графіки» ви можете побачити попарну візуалізацію, згенеровану кодом. Ви також можете побачити графік і значення кореляції між кожною змінною.

Інша річ, яку ви можете робити з попарними графіками, це додавати додаткові елементи для посилення візуалізації. Ви можете додати іншу змінну та змінити колір даних.

У цьому випадку до коду додається колонка приводу, а для зміни її кольору використовується функція естетичного відображення.

Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

Коли ви запустите код, ви побачите, що графік показує діаграми розсіювання та значення кореляції за частотою. Діагональ також показує відповідно до кожного диска.

Створення біваріантних візуалізацій у R за допомогою Ggplot2

Висновок

Якщо ви хочете створити надійні та статистично підкріплені візуалізації, такі як гістограми, діаграми розсіювання та коробкові діаграми, рекомендується використовувати ggplot2 із GGally.

Мова програмування R разом із різними пакетами візуалізації, такими як ggplot2, дозволяє користувачам створювати візуалізації, які показують зв’язок і кореляцію між змінними.

GGally розширює ggplot2, доповнюючи кілька функцій, які зменшують складність. Якщо ви спробуєте створити двоваріантну та багатоваріантну візуалізацію в LuckyTemplates, це стане проблемою. Однак у мові програмування R вам потрібно написати лише один рядок коду, щоб отримати необхідний статистичний графік.

Все найкраще,

Джордж Маунт


Змініть формати дати за допомогою редактора Power Query

Змініть формати дати за допомогою редактора Power Query

У цьому посібнику ви дізнаєтеся, як перетворити текст у формат дати за допомогою редактора Power Query в LuckyTemplates.

Power Query: об’єднайте файли з кількох папок

Power Query: об’єднайте файли з кількох папок

Дізнайтеся, як об’єднати файли з кількох папок у мережі, робочому столі, OneDrive або SharePoint за допомогою Power Query.

Обчисліть місячне ковзне середнє з початку року (з початку року) у LuckyTemplates

Обчисліть місячне ковзне середнє з початку року (з початку року) у LuckyTemplates

Цей підручник пояснює, як обчислити місячне ковзне середнє на базі даних з початку року за допомогою функцій AVERAGEX, TOTALYTD та FILTER у LuckyTemplates.

Створення таблиці дат у LuckyTemplates

Створення таблиці дат у LuckyTemplates

Дізнайтеся, чому важлива спеціальна таблиця дат у LuckyTemplates, і вивчіть найшвидший і найефективніший спосіб це зробити.

Мобільні звіти LuckyTemplates. Поради та методи

Мобільні звіти LuckyTemplates. Поради та методи

У цьому короткому посібнику розповідається про функцію мобільних звітів LuckyTemplates. Я збираюся показати вам, як ви можете ефективно створювати звіти для мобільних пристроїв.

Звіти про професійну аналітику послуг у LuckyTemplates

Звіти про професійну аналітику послуг у LuckyTemplates

У цій презентації LuckyTemplates ми розглянемо звіти, що демонструють професійну аналітику послуг від фірми, яка має кілька контрактів і залучених клієнтів.

Оновлення Microsoft Power Platform | Microsoft Ignite 2021

Оновлення Microsoft Power Platform | Microsoft Ignite 2021

Ознайомтеся з основними оновленнями для Power Apps і Power Automate, а також їх перевагами та наслідками для Microsoft Power Platform.

Загальні функції SQL: огляд

Загальні функції SQL: огляд

Відкрийте для себе деякі поширені функції SQL, які ми можемо використовувати, наприклад String, Date і деякі розширені функції для обробки та маніпулювання даними.

Створення шаблону LuckyTemplates: керівництво та поради

Створення шаблону LuckyTemplates: керівництво та поради

У цьому підручнику ви дізнаєтеся, як створити свій ідеальний шаблон LuckyTemplates, налаштований відповідно до ваших потреб і вподобань.

Параметри полів і малі кратні в LuckyTemplates

Параметри полів і малі кратні в LuckyTemplates

У цьому блозі ми продемонструємо, як шарувати параметри поля з малими кратними, щоб створити неймовірно корисну інформацію та візуальні ефекти.