purrr และฮิสโตแกรม

ถึงเวลานำทุกสิ่งที่เรียนรู้มาประยุกต์ใช้แล้ว โดยจะเริ่มจากลิสต์สองชุดแล้วแปลงเป็นฮิสโตแกรมแบบ faceted จะทำงานกับข้อมูล Star Wars จากชุดข้อมูล sw_films และ sw_people อีกครั้ง เพื่อตอบคำถามต่อไปนี้:

การกระจายตัวของความสูงของตัวละครในแต่ละภาพยนตร์ Star Wars เป็นอย่างไร?

ภาพยนตร์แต่ละเรื่องเกิดขึ้นบนดาวเคราะห์ที่ต่างกัน จึงอาจเห็นการกระจายตัวของความสูงที่แตกต่างกันในแต่ละเรื่อง ขั้นแรกให้แปลงชุดข้อมูลทั้งสองให้เป็น data frame เนื่องจาก ggplot() ต้องการข้อมูลในรูปแบบนั้น จากนั้น join ทั้งสองเข้าด้วยกัน แล้ว plot ผลลัพธ์เป็นฮิสโตแกรมที่มี facet หรือกราฟย่อยแยกสำหรับแต่ละภาพยนตร์

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Foundations of Functional Programming with purrr

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

สร้าง data frame ที่มีข้อมูล "title" ของแต่ละภาพยนตร์ และ "characters" จากแต่ละภาพยนตร์ในชุดข้อมูล sw_films
สร้าง data frame ที่มีข้อมูล "height", "mass", "name" และ "url" จาก sw_people
Join data frame ทั้งสองเข้าด้วยกันโดยใช้คีย์ "characters" และ "url"
สร้างฮิสโตแกรมด้วย ggplot() โดยกำหนด x = height และแบ่ง facet ตาม filmtitle

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Turn data into correct data frame format
film_by_character <- tibble(filmtitle = map____(___, ___)) %>%
    mutate(filmtitle, characters = map(___, ___)) %>%
    unnest(cols = c(characters))

# Pull out elements from sw_people
sw_characters <- map____(___, `[`, c(___, ___, ___, ___))

# Join the two new objects
character_data <- inner_join(___, ___, by = c(___ = ___)) %>%
    # Make sure the columns are numbers
    mutate(height = as.numeric(height), mass = as.numeric(mass))

# Plot the heights, faceted by film title
ggplot(character_data, aes(x = ___)) +
  geom_histogram(stat = "count") +
  facet_wrap(~ ___)

แก้ไขและรันโค้ด