Nokta grafikler

R'de Görselleştirme En İyi Uygulamaları

Nick Strayer

Instructor

Çubuk grafik ne zaman ideal değil

Bir nicelik değil
Doğrusal olmayan dönüşümler

Nokta grafikler

Çubuğu noktayla değiştirmen yeter
Bazen nokta grafik veya dot plot denir

Nokta grafiklerin faydaları

Yüksek hassasiyet
Verimli gösterim
Basit

Ders verisi

WHO verilerinin bir alt kümesiyle çalışıyoruz
Ülkeler "ilginç" bir alt küme — nedenini bulalım

interestingCountries <- c("NGA", "SDN", "FRA", "NPL", "MYS", "TZA", "YEM", "UKR", "BGD", "VNM")

who_subset <- who_disease %>%
  filter(
    countryCode %in% interestingCountries,
    disease == 'measles',
    year %in% c(2006, 2016)) %>% 
  mutate(year = paste0('cases_', year)) %>% 
  arrange(year, region) %>%
  pivot_wider(names_from = year, values_from = cases)

who_subset

who_subset

# A tibble: 10 x 6
   region countryCode country     disease cases_2006 cases_2016
   <chr>  <chr>       <chr>       <chr>        <dbl>      <dbl>
 1 AFR    NGA         Nigeria     measles        704      17136
 2 AFR    TZA         Tanzania    measles       2362         33
 3 EMR    SDN         Sudan (the) measles        228       1767
 4 EMR    YEM         Yemen       measles       8079        143
 5 EUR    FRA         France      measles         40         79
 6 EUR    UKR         Ukraine     measles      42724        102
 7 SEAR   BGD         Bangladesh  measles       6192        972
 8 SEAR   NPL         Nepal       measles       2838       1269
 9 WPR    MYS         Malaysia    measles        564       1569
10 WPR    VNM         Viet Nam    measles       1978         46

Nokta grafikler için kod

Bir kategorik ve bir sayısal eksenle geom_point()

who_subset %>% 
  # Değerleri burada log dönüştürüyoruz; bu yüzden çubuk uygun değil
  ggplot(aes(y = country, x = log10(cases_2016))) +
  # Basit geom_point()
  geom_point()

Nokta grafiklerini sıralama

Sıralama okunabilirliği ciddi biçimde artırır
Estetik atamada reorder() fonksiyonunu kullan

who_subset %>% 
  # 2016 ve 2006 arasındaki log kat değişimini hesapla
  mutate(logFoldChange = log2(cases_2016/cases_2006)) %>% 
  ggplot(aes(x = logFoldChange, y = reorder(country, logFoldChange))) +
  geom_point()

Hadi pratik yapalım!

R'de Görselleştirme En İyi Uygulamaları