共享單車Cyclistic案例分析 | Data Analysis Cyclistic by R – 語法解析(下)

 

最後這篇放的是ggplot2中的函數，幫助繪圖時顯示出更好的圖示，參數的部分不少，本篇舉出快速使用的幾個參數供參考，細部的參數待彙整完成整篇的在做分享嘍。

 

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geom_col() : 這是geom_bar()長條圖的另一個版本，可以加入x、y軸的參數，若是geom_bar的部分，就必須在末端另外加入stat = “identity參數設定才能添加y軸，實際用起來個人覺得比geom_bar()好用。

所屬Package : ggplot2

基礎語法 : geom_col()

可用參數 : position = “”(設定長條圖的顯示方式，dodge >> 分開顯示，stack >> 堆疊顯示)

使用時機 : 需要設定x、y軸參數時

例子 :

riders_weeks %>%
    ggplot(mapping = aes(
        x = week,
        y = total_riders,
        fill = member_casual
    )) +
    geom_col(position = "dodge")

riders_weeks %>%
    ggplot(mapping = aes(
        x = week,
        y = total_riders,
        fill = member_casual
    )) +
    geom_col(position = "stack")

 

scale_y_continuous() : 這個函數與x參數很多，小雷目前只有使用幾個參數作為圖示的設定值，除了可以修改x、y軸名稱之外，刻度內也可以加入計算做調整，是很方便的語法，。

所屬Package : ggplot2

基礎語法 : scale_y_continuous(name = “”, breaks = c())

可用參數 : breaks = c(開始, 結束, 間隔)

使用時機 : 可以一次性調整y軸的顯示

例子 :

riders_weeks %>%
    ggplot(mapping = aes(
        x = week,
        y = total_riders,
        fill = member_casual
    )) +
    geom_col(position = "dodge") +
    scale_y_continuous(
        breaks = c(seq(0, max(riders_weeks$total_riders), 50000)),
        name = "Total Riders"

scale_x_continuous() : y軸的另一個版本，用法與y軸的部分基本上差不多，不過x軸的刻度通常都不太改，所以breaks會比較少用就是了。

所屬Package : ggplot2

基礎語法 : scale_x_continuous(name = “”, breaks = c())

使用時機 : 可以一次性調整x軸的顯示

scale_fill_manual() : 圖示顯示的顏色系統預設的看膩了嗎?這個函數可以自定義想要的顏色，讓顯示的圖表更吸睛!顏色的部分可以搜尋ggplot2的顏色名稱，填入就可以變更顏色了

所屬Package : ggplot2

基礎語法 : scale_fill_manual(values = c(“ ”))

使用時機 : 變更圖示的顏色

例子 :

riders_weeks %>%
    ggplot(mapping = aes(
        x = week,
        y = total_riders,
        fill = member_casual
    )) +
    geom_col(position = "dodge") +
    scale_fill_manual(values = c("violet", "yellow"))

riders_weeks %>%
    ggplot(mapping = aes(
        x = week,
        y = total_riders,
        fill = member_casual
    )) +
    geom_col(position = "dodge") +
    scale_fill_manual(values = c("chocolate1", "gray0"))

 

pie() : 有時在繪製比例的圖形時需要用到圓餅圖，這個函數可以很輕易的畫出圖形，並且一併設定好顏色、名稱、標題等資訊，可以搭配legend()作為圖示的說明。

所屬Package : graphics

基礎語法 : pie(x, labels = , col = c(), main = “ ”)

可用參數 : labels = 取哪個欄位的參數，col = 顏色設定，main = 標語內容

使用時機 : 需要繪製圓餅圖時使用

例子 :

pie_percent <- pie(user_sum$total_riders,
    labels = per_rider$x,
    col = c("dodgerblue2", "green2"),
    main = "年度會員與休閒會員比例 | Annual membership to the casual ratio"
)

 

legend() : 可以在繪圖上另外做說明的圖進行重疊，想要加入其他額外資訊時顯得方便許多。

所屬Package : graphics

基礎語法 : legend(loc, legend = c(), cex = , fill = c())

可用參數 : loc = 圖示的位置，legend = 顯示的文字，cex  = 圖示大小，fill = 填充顏色

使用時機 : 要在已經做好的圖示上添加說明

例子 :

legend("top", legend = c("Casual", "Member"), cex = 1, fill = c("hotpink4", "greenyellow"))

legend("bottomleft", legend = c("Casual", "Member"), cex = 2, fill = c("orangered", "palevioletred4"))

 

以上就是在Cyclistic的分析上，小雷個人覺得有解決所遭遇的問題，若是有朋友遇到一樣的問題，希望可以有些許幫助!