वॉफल कैसा रहेगा?
अगर हमें 'other' क्लास के विवरण में दिलचस्पी हो तो?
आइए वॉफल चार्ट पर स्विच करें, क्योंकि ये ज़्यादा क्लासों को संभाल सकते हैं। हम वही डेटा-मैनीपुलेशन पाइपलाइन इस्तेमाल करेंगे जो पिछले अभ्यास में थी, लेकिन इस बार सभी बीमारियाँ शामिल रहेंगी।
हम waffle लाइब्रेरी इस्तेमाल करेंगे जिसमें waffle() फंक्शन होता है। जब आप इसे काउंट्स के नेम्ड वेक्टर के साथ देते हैं, तो यह फंक्शन आपके लिए वॉफल चार्ट बनाता है।
यह वेक्टर में दिए गए हर यूनिट के लिए एक स्क्वायर बनाता है, इसलिए हमें अपनी बीमारी की गिनतियों को राउंडेड प्रतिशतों में बदलना होगा (आपूर्ति किए गए डेटा रैंगलिंग कोड में mutate() कॉल पर ध्यान दें)।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Visualization की Best Practices
अभ्यास निर्देश
names()फंक्शन का उपयोग करकेcase_countsवेक्टर को नाम दें।waffleलाइब्रेरी केwaffle()फंक्शन को कॉल करें और आर्ग्युमेंट के रूप मेंcase_countsवेक्टर पास करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
disease_counts <- who_disease %>%
group_by(disease) %>%
summarise(total_cases = sum(cases)) %>%
mutate(percent = round(total_cases/sum(total_cases)*100))
# Create an array of rounded percentages for diseases.
case_counts <- disease_counts$percent
# Name the percentage array with disease_counts$disease
___
# Pass case_counts vector to the waffle function to plot
waffle(___)