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

Leave a Comment

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.