Facetten automatiseren

In de vorige oefening maakte je handmatig een scatterplot met facetten. Dat was niet erg veel werk omdat je je maar op twee groepen richtte. In de vgsales2016-gegevensset staan echter 6 platforms, en het zou veel werk zijn om handmatig 6 scatterplots te coderen.

In deze oefening ga je oefenen met group_by(), nest(), mutate() en map2() om het maken van een gefacetteerde scatterplot te automatiseren met behulp van de volgende template:

data %>%
  group_by(factor) %>%
  nest() %>%
  mutate(
      plot = map2(data, factor,
        \(data, factor) 
            plot_ly(data = data, x = ~x, y = ~y) %>%
                  add_markers(name = ~factor)
    )) %>%
  subplot(nrows = R, shareY = TRUE, shareX = TRUE)

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Interactieve datavisualisatie met plotly in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik group_by(), nest(), mutate() en map2() om een gefacetteerde scatterplot te maken met Critic_Score op de x-as en User_Score op de y-as, waarbij de facetten worden gedefinieerd door Platform.
Rangschik de facetten in een raster met 3 rijen.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Create a faceted scatterplot of User_Score vs. Critic_Score with 3 rows
vgsales2016 %>%
  ___(___) %>%
  ___() %>%
  mutate(
    plot = ___(
      ___, ___,
      \(data, Platform) 
      	
    )) %>%
  subplot(nrows = ___, shareY = TRUE, shareX = TRUE)

Code bewerken en uitvoeren