पॉइंट चार्ट्स

R में Visualization की Best Practices

Nick Strayer

Instructor

जब बार चार्ट आदर्श नहीं होता

कोई मात्रात्मक मान नहीं
नॉन-लिनियर रूपांतरण

पॉइंट चार्ट्स

बार की जगह बस एक पॉइंट रखें
इसे कभी-कभी पॉइंट चार्ट या डॉट प्लॉट कहते हैं

पॉइंट चार्ट्स के फायदे

हाई प्रिसिजन
कुशल प्रतिनिधित्व
सरल

पाठ के लिए डेटा

WHO डेटा के एक सबसेट पर काम
देश एक 'इंटरेस्टिंग' सबसेट हैं — देखें क्यों

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

पॉइंट चार्ट्स के लिए कोड

एक श्रेणीबद्ध और एक संख्यात्मक अक्ष के साथ geom_point()

who_subset %>% 
  # We log transform our values here so bars are not appropriate
  ggplot(aes(y = country, x = log10(cases_2016))) +
  # Simple geom_point()
  geom_point()

अपने पॉइंट चार्ट्स को क्रमबद्ध करें

क्रमबद्ध करना पठनीयता बहुत बढ़ाता है
एस्थेटिक असाइनमेंट में reorder() फंक्शन का उपयोग करें

who_subset %>% 
  # calculate the log fold change between 2016 and 2006
  mutate(logFoldChange = log2(cases_2016/cases_2006)) %>% 
  ggplot(aes(x = logFoldChange, y = reorder(country, logFoldChange))) +
  geom_point()

अभ्यास करते हैं!

R में Visualization की Best Practices