Ein ggplot2-Diagramm mit Fehlerspannen anpassen

hoffentlich hast du ein paar Probleme mit dem Diagramm aus der vorherigen Übung erkannt. Da die Countys nicht sortiert sind, sind Muster in den Daten für Betrachter schwer zu erkennen. Besonders bei Diagrammen mit Fehlerspannen wirkt eine Sortierung der Punkte Wunder, weil sie es ermöglicht, die Unsicherheit der Schätzwerte im Vergleich zu anderen Schätzungen zu verstehen. Außerdem erschwert fehlendes Plot-Formatting das Verständnis des Diagramminhalts. In dieser Übung räumst du deinen ggplot2-Code auf, um ein deutlich ansprechenderes Diagramm mit Fehlerspannen zu erstellen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

US-Census-Daten in R analysieren

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Anleitung zur Übung

Verwende die tidyverse-Funktion str_replace(), um " County, Maine" aus dem Countynamen zu entfernen.
Sortiere die Countys im Diagramm in absteigender Reihenfolge nach dem medianen Haushaltseinkommen.
Setze den Untertitel mit subtitle auf "Counties in Maine", um eine Information hinzuzufügen, die für alle Datenpunkte gilt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Remove unnecessary content from the county's name
maine_inc2 <- maine_inc %>%
  mutate(NAME = ___(NAME, " County, Maine", ""))

# Build a margin of error plot incorporating your modifications
ggplot(maine_inc2, aes(x = estimate, y = ___(NAME, estimate))) + 
  geom_errorbarh(aes(xmin = ___ - moe, xmax = estimate + ___)) + 
  geom_point(size = 3, color = "darkgreen") + 
  theme_grey(base_size = 14) + 
  labs(title = "Median household income", 
       ___ = "Counties in Maine", 
       x = "ACS estimate (bars represent margins of error)", 
       y = "") + 
  scale_x_continuous(labels = scales::dollar)

Code bearbeiten und ausführen