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डेटा-व्रैंगलिंग की वार्म-अप

आइए आपके tidyverse डेटा व्रैंगलिंग स्किल्स को थोड़ा गर्म करते हैं और American क्षेत्र ('AMR') के लिए वर्षवार रिपोर्ट किए गए मामलों की संख्या देखें।

इसके लिए, हम पहले डेटासेट को इच्छित क्षेत्र तक फ़िल्टर करेंगे, फिर वर्ष बनाम मामलों का एक सिंपल स्कैटर प्लॉट बनाएँगे।

इसके अलावा, पॉइंट्स की अपासिटी 50% (0.5) सेट करें ताकि हमें डेटा ओवरलैप का अंदाज़ा हो सके।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Visualization की Best Practices

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • who_disease को फ़िल्टर करें ताकि हम सिर्फ 'AMR' क्षेत्र का डेटा रखें।
  • एस्थेटिक्स में बदलाव करके year को x-axis से और cases को y-axis से मैप करें।
  • geom_point() में पॉइंट्स की अपासिटी (alpha) को 0.5 करें ताकि ओवरलैप का अंदाज़ा मिल सके।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# filter data to AMR region. 
amr_region <- who_disease %>%
    ___(___)

# map x to year and y to cases. 
ggplot(amr_region, aes(___)) + 
	# lower alpha to 0.5 to see overlap.   
  	geom_point(___)
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