打造更好的圖表

Tidyverse 的類別資料

Emily Robinson

Data Scientist

一個散佈圖,y 軸為「problem」,x 軸為「percentage considering a problem」。問題包含 Expectations、Dirty Data、Domain Expertise。圖未排序,點分散。

Tidyverse 的類別資料

重新排序因子

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

與前一張相同的散佈圖,但已排序,從左到右依「認為是問題的百分比」由低到高。

Tidyverse 的類別資料

長條圖,y 軸為職稱,x 軸為計數。長條未依計數排序。

Tidyverse 的類別資料

重新排序長條圖

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

與前一張相同的長條圖,但已由上到下依計數遞增排序。

Tidyverse 的類別資料

反轉因子層級

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

與前一張相同的長條圖,但已由上到下依計數遞減排序。

Tidyverse 的類別資料

一起來練習吧!

Tidyverse 的類別資料

Preparing Video For Download...