优化图表

Tidyverse 中的分类数据

Emily Robinson

Data Scientist

一个散点图，y 轴为"问题"，x 轴为"认为是问题的百分比"。问题包括 Expectations、Dirty Data 和 Domain Expertise。图未排序，点分布杂乱。

重新排序因子

ggplot(WorkChallenges, aes(x = fct_reorder(question, perc_problem),
                           y = perc_problem)) +
  geom_point() + 
  coord_flip()

与之前相同的散点图，但已按从左到右"认为是问题的百分比"从低到高排序。

一个柱状图，y 轴为职位名称，x 轴为计数。柱子未按计数排序。

ggplot(multiple_choice_responses, aes(x = fct_infreq(CurrentJobTitleSelect)) +
   geom_bar() +
   coord_flip()

同一柱状图，但已按从上到下计数递增排序。

ggplot(multiple_choice_responses, aes(x = fct_rev(fct_infreq(CurrentJobTitleSelect)))) +
    geom_bar() + 
    coord_flip()

同一柱状图，但已按从上到下计数递减排序。

Tidyverse 中的分类数据