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カスタムコグノスティクスの追加

カスタムコグノスティクスを作成しましょう。そのために、gapminder データに delta_lifeExp と ihme_link という2つの新しい変数を追加します。

この演習はコースの一部です

RのTrelliscopeでビッグデータを可視化する

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演習の手順

  • gapminder データに delta_lifeExp という新しい変数を追加します。この変数は、各 country（グループ化変数）について、最初と最後に観測された平均寿命（lifeExp）の差を計算します。データはすでに年順に並んでいます。
  • ihme_link という変数を追加します。この変数は、space_to_dash() を使って country の値のスペースをダッシュに変換し、healthdata.org の各国プロファイルへのリンクを生成します。たとえば、"Costa Rica" の場合、リンクは "http://www.healthdata.org/Costa-Rica" となります。
  • delta_lifeExp 変数に "Overall change in life expectancy" という説明を付けます。
  • default_label = TRUE を指定して、ihme_link 変数をデフォルトでラベルとして表示されるようにします。

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。

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gapminder)
library(trelliscopejs)
space_to_dash <- function(x) gsub(" ", "-", x)

# Group by country and create the two new variables
gap <- gapminder %>%
  group_by(___) %>%
  mutate(
    delta_lifeExp = tail(___, 1) - head(___, 1),
    ihme_link = paste0("http://www.healthdata.org/", space_to_dash(___)))

# Add the description
gap$delta_lifeExp <- cog(gap$delta_lifeExp, desc = "___")
# Specify the default label
gap$ihme_link <- cog(gap$ihme_link, default_label = ___)

ggplot(gap, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year.",
    nrow = 1, ncol = 2,
    scales = c("same", "sliced"))
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