In this chapter, you'll learn to do three things with a table: filter for particular observations, arrange the observations in a desired order, and mutate to add or change a column. You'll see how each of these steps allows you to answer questions about your data.

The gapminder dataset

Loading the gapminder and dplyr packages

Understanding a data frame

The filter verb

Filtering for one year

Filtering for one country and one year

The arrange verb

Arranging observations by life expectancy

Filtering and arranging

The mutate verb

Using mutate to change or create a column

Combining filter, mutate, and arrange

Data wrangling

Often a better way to understand and present data as a graph. In this chapter, you'll learn the essential skills of data visualization using the ggplot2 package, and you'll see how the dplyr and ggplot2 packages work closely together to create informative graphs.

Visualizing with ggplot2

Variable assignment

Comparing population and GDP per capita

Comparing population and life expectancy

Log scales

Putting the x-axis on a log scale

Putting the x- and y- axes on a log scale

Additional aesthetics

Adding color to a scatter plot

Adding size and color to a plot

Faceting

Creating a subgraph for each continent

Faceting by year

Data visualization

So far you've been answering questions about individual country-year pairs, but you may be interested in aggregations of the data, such as the average life expectancy of all countries within each year. Here you'll learn to use the group by and summarize verbs, which collapse large datasets into manageable summaries.

Il verbo riassumere

Riassumendo l'aspettativa di vita mediana

Riepilogare la mediana dell'aspettativa di vita nel 1957

Riassumere più variabili nel 1957

Il verbo group_by

Riepilogo per anno

Riassunto per continente

Riassunto per continente e anno

Visualizzazione dei dati riassunti

Visualizzazione dell'aspettativa di vita mediana nel tempo

Visualizzazione della mediana di GDP pro capite per continente nel tempo

Confronto tra l'aspettativa di vita mediana e la media di GDP per continente nel 2007

Grouping and summarizing

In this chapter, you'll learn how to create line plots, bar plots, histograms, and boxplots. You'll see how each plot requires different methods of data manipulation and preparation, and you’ll understand how each of these plot types plays a different role in data analysis.

Line plots

Visualizing median GDP per capita over time

Visualizing median GDP per capita by continent over time

Bar plots

Visualizing median GDP per capita by continent

Visualizing GDP per capita by country in Oceania

Histograms

Visualizing population

Visualizing population with x-axis on a log scale

Boxplots

Comparing GDP per capita across continents

Adding a title to your graph

Conclusion

Types of visualizations

Gapminder

Course Glossary

Questa è un’introduzione al linguaggio di programmazione R, incentrata su un potente insieme di strumenti noto come Tidyverse. Imparerai i processi intrecciati di manipolazione e visualizzazione dei dati usando gli strumenti dplyr e ggplot2. Imparerai a manipolare i dati filtrando, ordinando e riassumendo un insieme di dati reale su paesi storici per rispondere a domande esplorative. Vedrai poi come trasformare questi dati elaborati in grafici informativi a linee, a barre, istogrammi e altro ancora con il pacchetto ggplot2. Avrai un assaggio del valore dell’analisi esplorativa dei dati e della potenza degli strumenti Tidyverse. Questa è un’introduzione adatta a chi non ha esperienza precedente con R ed è interessato a svolgere analisi dei dati.

I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso si trova a destra nella sezione risorse.
Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Scopri i fondamenti del Tidyverse e impara a rinominare e riordinare variabili e distribuzione binomiale.

Introduzione al Tidyverse

Inizia a esplorare e visualizzare i tuoi dati con il tidyverse, una potente e popolare raccolta di strumenti per la scienza dei dati all'interno di R.

Visualizzazione dei dati riassunti

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