Introduzione ai dati dei lanci spaziali

Visualizzazione interattiva dei dati intermedia con plotly in R

Adam Loy

Statistician, Carleton College

Dataset dei lanci

Crediti immagine: Airforce Space Command, 45th Space Wing Public Affairs

Fonte dati: https://github.com/rfordatascience/tidytuesday

Dataset dei lanci

dplyr::glimpse(launches)

Rows: 5,726
Columns: 11
$ tag         <chr> "1967-065", "1967-080", "1967-096", "1968-042", …
$ JD          <dbl> 2439671, 2439726, 2439775, 2440000, 2440153, 244…
$ launch_date <date> 1967-06-29, 1967-08-23, 1967-10-11, 1968-05-23,…
$ launch_year <dbl> 1967, 1967, 1967, 1968, 1968, 1969, 1970, 1970, …
$ type        <chr> "Thor Burner 2", "Thor Burner 2", "Thor Burner 2"…
$ variant     <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
$ mission     <chr> "Secor Type II S/N 10", "DAPP 3419", "DAPP 4417"…
$ agency      <chr> "US", "US", "US", "US", "US", "US", "US", "US", …
$ state_code  <chr> "US", "US", "US", "US", "US", "US", "US", "US", …
$ category    <chr> "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O"…
$ agency_type <chr> "state", "state", "state", "state", "state", "state"…

Variabili

variabile	definizione
launch_year	anno del lancio
agency	agenzia di lancio
state_code	stato dell'agenzia
category	successo (O) o fallimento (F)
agency_type	tipo di agenzia

variabile	definizione
tag	ID di Harvard o COSPAR del lancio
JD	Data giuliana del lancio
launch_date	data del lancio
type	tipo di vettore di lancio
variant	variante del vettore di lancio
mission	nome della missione

Esplorare la corsa allo spazio

esplorare la corsa allo spazio

Download dei pacchetti R

revisione dei dati condivisi ch4_1

Log di download CRAN

dplyr::glimpse(monthly_logs)

Rows: 171
Columns: 4
$ package   <chr> "ggvis", "ggvis", "ggvis", "ggvis", "ggvis", "ggvis",…
$ date      <date> 2014-06-30, 2014-07-31, 2014-08-31, 2014-09-30, 2014…
$ dec_date  <dbl> 2014.49, 2014.58, 2014.66, 2014.75, 2014.83, 2014.91,…
$ downloads <dbl> 1344, 2120, 2035, 1702, 3590, 2899, 2427, 2227, 2708,…

Brushing raggruppato

shared_logs <- monthly_logs %>% SharedData$new(key = ~package)

shared_logs %>%
  plot_ly(x = ~dec_date, y = ~downloads, color = ~package) %>%
  add_lines() %>%
  highlight()

Passons à la pratique !

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