Facettes automatisées

Dans l'exercice précédent, vous avez créé manuellement un nuage de points à facettes. Ce n'était pas très laborieux, car vous ne regardiez que deux groupes. Cependant, il y a 6 plateformes dans l'ensemble de données vgsales2016, et il serait très fastidieux de coder manuellement 6 nuages de points.

Dans cet exercice, vous allez vous exercer à utiliser group_by(), nest(), mutate() et map2() pour automatiser la création d'un nuage de points à facettes à partir du gabarit suivant :

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)

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Visualisation de données interactive avec plotly en R

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Instructions de l’exercice

Utilisez group_by(), nest(), mutate() et map2() pour créer un nuage de points à facettes affichant Critic_Score sur l'axe des x et User_Score sur l'axe des y, où les facettes sont définies par Platform.
Disposez les facettes dans une grille de 3 rangées.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

Modifier et exécuter le code