Visualisierung der Daten aus dem Investment Annual Summary
Jetzt, da du alle Daten für den Bericht vorbereitet hast, kannst du mit der Erstellung von Diagrammen beginnen, die im Bericht enthalten werden, damit deine Leser:innen die Daten beim Lesen besser erfassen. Du startest mit einem Liniendiagramm der investment_annual_summary-Daten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Berichten mit R Markdown
Anleitung zur Übung
- Lade das Paket
ggplot2im ersten Code-Chunk, nach dem Paketdplyrin Zeile10. - Erstelle im Code-Chunk
investment-annual-summaryein Liniendiagramm mit deninvestment_annual_summary-Daten. - Zeichne das Geschäftsjahr (
fiscal_year) auf die x-Achse und die Investitionsbeträge (dollars_in_millions) auf die y-Achse. - Färbe das Diagramm nach
region, sodass im finalen Bericht jede Region in der Liniendarstellung eine eigene Farbe hat.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\noutput: html_document\n---\n\n```{r data, include = FALSE}\nlibrary(readr)\nlibrary(dplyr)\n# Load the ggplot2 package here\n\ninvestment_annual_summary <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/d0251f26117bbcf0ea96ac276555b9003f4f7372/investment_annual_summary.csv\")\ninvestment_services_projects <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/bcb2e39ecbe521f4b414a21e35f7b8b5c50aec64/investment_services_projects.csv\")\n```\n\n\n## Datasets \n\n### Investment Annual Summary\n\nThe `investment_annual_summary` dataset provides a summary of the dollars in millions provided to each region for each fiscal year, from 2012 to 2018.\n```{r investment-annual-summary}\nggplot(___, aes(___)) +\n ___ +\n labs(\n title = \"Investment Annual Summary\",\n x = \"Fiscal Year\",\n y = \"Dollars in Millions\"\n )\n```\n\n### Investment Projects in Brazil\n\nThe `investment_services_projects` dataset provides information about each investment project from 2012 to 2018. Information listed includes the project name, company name, sector, project status, and investment amounts.\n```{r brazil-investment-projects}\nbrazil_investment_projects <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\") \n```\n\n### Investment Projects in Brazil in 2018\n\n```{r brazil-investment-projects-2018}\nbrazil_investment_projects_2018 <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\",\n date_disclosed >= \"2017-07-01\",\n date_disclosed <= \"2018-06-30\")\n```\n\n\n"}