Точкові діаграми

Найкращі практики візуалізації в R

Nick Strayer

Instructor

Коли стовпчикова діаграма не підходить

Не кількість
Нелінійні перетворення

Точкові діаграми

Просто замініть стовпчик точкою
Також звуть point charts або dot plots

Переваги точкових діаграм

Висока точність
Ефективне подання
Простота

Дані для уроку

Працюємо з підмножиною даних WHO
Країни — «цікава» підмножина. Подивімося, чому

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

Код для точкових діаграм

geom_point() з однією категоріальною та однією числовою віссю

who_subset %>% 
  # Виконуємо лог-перетворення, тож стовпчики не підходять
  ggplot(aes(y = country, x = log10(cases_2016))) +
  # Простий geom_point()
  geom_point()

Упорядкування точкових діаграм

Сортування значно підвищує читабельність
Використайте функцію reorder() у призначенні естетик

who_subset %>% 
  # обчислюємо лог2-зміну між 2016 і 2006
  mutate(logFoldChange = log2(cases_2016/cases_2006)) %>% 
  ggplot(aes(x = logFoldChange, y = reorder(country, logFoldChange))) +
  geom_point()

Давайте потренуємось!

Найкращі практики візуалізації в R