Kategorische x-Achse

In den vorherigen Diagrammen haben wir gesehen, dass Mumps erst ab 1999 erfasst wurde, wodurch Vergleiche davor sinnlos sind.

Lass uns die Daten auf Fälle ab 1999 filtern und dann ein gestapeltes Balkendiagramm erstellen, das den Anteil verschiedener Krankheiten nach Region zeigt.

Passe die Datenverarbeitungspipeline an, damit die Daten die gewünschte Form haben, und baue dann dein gestapeltes Balkendiagramm und den Plot! Mach dir hier keine Gedanken über die Sortierung der Balken wie in der letzten Übung. Entdeckst du überraschende Muster?

Diese Übung ist Teil des Kurses

Best Practices für Visualisierung in R

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Anleitung zur Übung

Filtere who_disease auf Jahre ab 1999.
Ergänze group_by(), damit region in der Zusammenfassung erhalten bleibt.
Fülle die Aesthetics mit x = region, y = total_cases und fill = disease aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

disease_counts <- who_disease %>%
	# Filter to on or later than 1999
	filter(___) %>% 
	mutate(disease = ifelse(disease %in% c('measles', 'mumps'), disease, 'other')) %>%
	group_by(disease, ___) %>%    # Add region column to grouping
	summarise(total_cases = sum(cases))

# Set aesthetics so disease is the stacking variable, region is the x-axis and counts are the y
ggplot(disease_counts, aes(___)) +
	# Add a column geometry with the proper position value.
	___(___)

Code bearbeiten und ausführen