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ऑटोमेटेड फैसेंटिंग

पिछले अभ्यास में, आपने मैन्युअली एक faceted scatterplot बनाया था. यह बहुत थकाऊ नहीं था क्योंकि आप केवल दो समूहों पर केंद्रित थे. हालाँकि, vgsales2016 डेटासेट में 6 प्लेटफ़ॉर्म हैं, और 6 scatterplots को मैन्युअली कोड करना काफी थकाऊ होगा.

इस अभ्यास में, आप group_by(), nest(), mutate(), और map2() का उपयोग करके faceted scatterplot बनाने की प्रक्रिया को ऑटोमेट करने का अभ्यास करेंगे, नीचे दिए गए टेम्पलेट का उपयोग करते हुए:

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)

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में plotly के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • group_by(), nest(), mutate(), और map2() का उपयोग करके एक faceted scatterplot बनाएँ जिसमें x-axis पर Critic_Score और y-axis पर User_Score हो, और facets Platform द्वारा परिभाषित हों.
  • facets को 3 पंक्तियों वाली ग्रिड में व्यवस्थित करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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