Welche Kandidat:in hat am meisten ausgegeben?

Wie du gesehen hast, haben die meisten Senatskampagnen weniger als 1 Mio. \( gesammelt, und die große Mehrheit lag unter 20 Mio. \). Welche Rennen haben also diese astronomischen Summen erzielt? Histogramme fassen Beobachtungen in Klassen zusammen und erschweren die eindeutige Zuordnung einzelner Kandidat:innen – für diese Frage brauchst du also einen anderen Diagrammtyp.

Deine Aufgabe ist es, ein Dotplot der 15 Senatskampagnen zu erstellen, die im Wahlzyklus 2018 am meisten Geld gesammelt haben. Außerdem musst du die Hover-Infos anpassen, damit die Kandidat:innen leicht identifiziert werden können.

Konzentriere dich zuerst auf die Erstellung des Plots, aber sieh dir unbedingt an, wie die Hover-Infos angepasst wurden!

Beachte, dass plotly bereits für dich geladen wurde.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Interaktive Datenvisualisierung mit plotly in R

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Anleitung zur Übung

Erstelle für die Top-15-Kampagnen ein Dotplot (d. h. Streudiagramm), das receipts auf der x-Achse und state auf der y-Achse darstellt, wobei state nach receipts neu angeordnet wurde.
Ändere die Farben so, dass Blau die Demokraten (DEM) und Rot die Republikaner (REP) repräsentiert.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a dotplot of the top 15 Senate campaigns
fundraising %>%
  filter(office == "S") %>%
  slice_max(receipts, n = 15) %>%
  plot_ly(x = ___, y = ~fct_reorder(___, ___),
          color = ~fct_drop(party),
          hoverinfo = "text",
          text = ~paste("Candidate:", name, "
",
                        "Party:", party, "
",
                        "Receipts:", receipts, "
",
                        "Disbursements:", disbursement)) %>%
  add_markers(colors = ___(___, ___))

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