【R语言学习笔记】6. 运用ggplot2包进行数据可视化----基于鸢尾花卉(iris)数据集
1. 摘要:基于鸢尾花卉(iris)数据集来练习运用ggplot2进行数据可视化。
2. 数据来源:R语言内置数据集
3. 练习
3.1 基于原数据集以及整合数据集
1 2 3 4 5 | # Aggregate the first four column by Species and calculate the mean iris.summary <- aggregate (iris[1:4], list (iris$Species), mean) # Change the name of the first column to 'Species' names (iris.summary)[1] <- 'Species' |
1 2 | library (ggplot2) # load the ggplot2 package ggplot (iris, aes (x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + geom_point () + geom_point (data = iris.summary, shape = 15, size = 5) |
1 2 3 | ggplot (iris, aes (x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + geom_point () + geom_vline ( data = iris.summary, linetype = 2, aes (xintercept = Sepal.Length, col = Species)) + geom_hline ( data = iris.summary, linetype = 2, aes (yintercept = Sepal.Width, col = Species)) |
3.2 基于清洗的数据集
1 2 3 4 5 6 7 | library (tidyr) # load tidyr package #iris.tidy----data frome format iris_tidy <- iris %>% gather (key, value, -Species) %>% separate (key, c ( 'Part' , 'Measure' ), '\\.' ) head (iris_tidy) str (iris_tidy) |
1 | ggplot (iris_tidy, aes (x = Species, y = value, col = Part)) + geom_jitter () + facet_grid (. ~ Measure) |
1 2 3 4 5 6 7 | #iris.wide iris_wide <- iris %>% gather (key, value, -Species, -id) %>% separate (key, c ( 'Part' , 'Measure' ), '\\.' ) %>% spread (Measure, value) head (iris_wide) str (iris_wide) |
1 | ggplot (iris_wide, aes (x = Length, y = Width, color = Part)) + geom_jitter () + facet_grid (. ~ Species) |
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