散布図をビニングする
データセット vgsales には 16,450 件（行）のデータがあり、過密描画を避けるためにビニングした散布図が有効です。この演習では、データ全体を表示するために、User_Score を Critic_Score に対してプロットしたビニング散布図を作成します。（これまで散布図で表示してきたのは、このデータセットの一部のみであることを思い出してください。）
プロットを作成したら、インタラクティブな操作も試してみてください。特に、ホバー情報の "z" の値が、選択したビンに含まれる観測数を表していることに注目してください。
plotly はすでに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ plotly によるインタラクティブ可視化
演習の手順
- x 軸に
Critic_Score、y 軸にUser_Scoreをとったビニング散布図を作成します。 - x 軸と y 軸のビン数を 50 に設定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a binned scatterplot of User_Score vs. Critic_Score
vgsales %>%
plot_ly(___, ___) %>%
___(___, ___)