Automatisches Faceting

In der vorherigen Übung hast du manuell ein facettiertes Streudiagramm erstellt. Das war nicht sehr aufwendig, weil du dich nur auf zwei Gruppen konzentriert hast. Im Datensatz vgsales2016 gibt es jedoch 6 Plattformen – und 6 Streudiagramme manuell zu coden wäre sehr mühsam.

In dieser Übung übst du den Einsatz von group_by(), nest(), mutate() und map2(), um den Prozess zum Erstellen eines facettierten Streudiagramms zu automatisieren – mithilfe der folgenden Vorlage:

data %>%
  group_by(factor) %>%
  nest() %>%
  mutate(
      plot = map2(data, factor,
        \(data, factor) 
            plot_ly(data = data, x = ~x, y = ~y) %>%
                  add_markers(name = ~factor)
    )) %>%
  subplot(nrows = R, shareY = TRUE, shareX = TRUE)

Diese Übung ist Teil des Kurses

Interaktive Datenvisualisierung mit plotly in R

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Anleitung zur Übung

Verwende group_by(), nest(), mutate() und map2(), um ein facettiertes Streudiagramm zu erstellen, das Critic_Score auf der x-Achse und User_Score auf der y-Achse zeigt; die Facetten werden durch Platform definiert.
Ordne die Facetten in einem Raster mit 3 Zeilen an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a faceted scatterplot of User_Score vs. Critic_Score with 3 rows
vgsales2016 %>%
  ___(___) %>%
  ___() %>%
  mutate(
    plot = ___(
      ___, ___,
      \(data, Platform) 
      	
    )) %>%
  subplot(nrows = ___, shareY = TRUE, shareX = TRUE)

Code bearbeiten und ausführen