Граматика та основні геометрії

У візуалізації даних у R домінує ggplot2, пакет, заснований на «Grammar of Graphics». Ця теорія розбиває графи на незалежні семантичні компоненти, такі як дані, естетичні відображення та геометричні елементи.

Структура ggplot2

Кожен графік, створений за допомогою ggplot2, починається з виклику функції ggplot(), де ми надаємо кадр даних і визначаємо, як стовпці відображаються на візуальні властивості за допомогою функції aes() (естетика).

Далі ми додаємо геометричні шари за допомогою оператора + (примітка: ми використовуємо +, а не %>% в ggplot2).

Базовий шаблон:

ggplot(data = <DATA_FRAME>, mapping = aes(<AESTHETICS>)) +
  <GEOMETRY>()

Естетичні відображення (aes) та геометрії (geom_*)

Функція aes() визначає, які змінні у ваших даних керують візуальними атрибутами графіка:

• x: Положення на горизонтальній осі.
• y: Положення на вертикальній осі.
• color: Колір точок або ліній.
• fill: колір заливки замкнутих форм (наприклад, смуг).
• size: розмір елементів.

Геометрії (geom_) визначають тип візуального представлення:

1. Точкова діаграма (geom_point())

Ідеально підходить для відображення зв’язку між двома числовими змінними.

ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
  geom_point()

2. Лінійний графік (geom_line())

Зазвичай використовується для часових рядів або ліній тренду.

ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) +
  geom_line()

3. Смуга (geom_bar() та geom_col())

За замовчуванням geom_bar() підраховує частоту категорій, тоді як geom_col() представляє фактичні значення, що зберігаються безпосередньо в стовпці y.

# Plots the value of the 'sales' column for each 'category'
ggplot(df, aes(x = category, y = sales)) +
  geom_col()

Спробуйте самі

Вправа 1: Створіть базову діаграму розсіювання

Вправа 2: додайте колір на основі даних

Вправа 3: Лінійний графік

Вправа 4: гістограма з geom_col

Вправа 5: Поєднайте кілька геометрій