फैसट्स से डेटा के पहलुओं का विज़ुअलाइज़ेशन

Tidyverse में डेटा के साथ संवाद

Timo Grossenbacher

Data Journalist

facet_grid() फंक्शन

ilo_data <- ilo_data %>%
  filter(year == "1996" | year == "2006") 
ilo_plot <- ggplot(ilo_data) +
  geom_histogram(aes(
    x = working_hours)) +
  labs(x = "प्रति सप्ताह कार्य घंटे",
       y = "देशों की संख्या")

ilo_plot +
  facet_grid(cols = vars(year))

ilo_plot +
  facet_grid(rows = vars(year))

facet_grid() फंक्शन

ilo_data <- ilo_data %>%
  filter(year == "1996" | year == "2006")
ggplot(ilo_data) +
  geom_histogram(aes(x = working_hours)) +
  labs(x = "प्रति सप्ताह कार्य घंटे",
       y = "देशों की संख्या") +
  facet_grid(cols = vars(year))

ggplot(ilo_data) +
  geom_histogram(aes(x = working_hours)) +
  labs(x = "प्रति सप्ताह कार्य घंटे",
       y = "देशों की संख्या") +
  facet_wrap(facets = vars(year))

फैसटेड स्कैटर प्लॉट

फैसटेड प्लॉट्स की स्टाइलिंग

strip.background
strip.text
...

अपना थीम फंक्शन परिभाषित करना

theme_green <- function(){
  theme(
    plot.background = 
      element_rect(fill = "green"),
    panel.background = 
      element_rect(fill = 
        "lightgreen")
  )}

ggplot(ilo_data) +
  geom_histogram(aes(
    x = working_hours)) +
  labs(x = "प्रति सप्ताह कार्य घंटे",
       y = "देशों की संख्या") +

theme_green()

अभ्यास करते हैं!

Tidyverse में डेटा के साथ संवाद