Trực quan hóa tất cả dự án của một quốc gia theo một năm
Bây giờ, bạn sẽ tạo một biểu đồ đường sử dụng dữ liệu đã được lọc cho tất cả dự án diễn ra ở Brazil trong năm tài chính 2018. Ở các bài trước, nhãn đã được thêm sẵn. Khi tạo biểu đồ này, bạn sẽ thực hành tự thêm các nhãn sẽ xuất hiện khi bạn knit báo cáo.
Bài tập này là một phần của khóa học
Lập báo cáo với R Markdown
Hướng dẫn bài tập
- Trong khối mã
brazil-investment-projects-2018, hãy tạo một biểu đồ phân tán từ dữ liệubrazil_investment_projects_2018. - Thêm tiêu đề "Investment Services Projects in Brazil in 2018" vào biểu đồ.
- Gắn nhãn trục x là "Date Disclosed" và trục y là "Total IFC Investment in Dollars in Millions".
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\noutput: html_document\n---\n\n```{r data, include = FALSE}\nlibrary(readr)\nlibrary(dplyr)\nlibrary(ggplot2)\n\ninvestment_annual_summary <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/d0251f26117bbcf0ea96ac276555b9003f4f7372/investment_annual_summary.csv\")\ninvestment_services_projects <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/bcb2e39ecbe521f4b414a21e35f7b8b5c50aec64/investment_services_projects.csv\")\n```\n\n\n## Datasets \n\n### Investment Annual Summary\n\nThe `investment_annual_summary` dataset provides a summary of the dollars in millions provided to each region for each fiscal year, from 2012 to 2018.\n```{r investment-annual-summary}\nggplot(investment_annual_summary, aes(x = fiscal_year, y = dollars_in_millions, color = region)) +\n geom_line() +\n labs(\n title = \"Investment Annual Summary\",\n x = \"Fiscal Year\",\n y = \"Dollars in Millions\"\n )\n```\n\n### Investment Projects in Brazil\n\nThe `investment_services_projects` dataset provides information about each investment project from 2012 to 2018. Information listed includes the project name, company name, sector, project status, and investment amounts.\n```{r brazil-investment-projects}\nbrazil_investment_projects <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\") \n\nggplot(brazil_investment_projects, aes(x = date_disclosed, y = total_investment, color = status)) +\n geom_point() +\n labs(\n title = \"Investment Services Projects in Brazil\",\n x = \"Date Disclosed\",\n y = \"Total IFC Investment in Dollars in Millions\"\n )\n```\n\n### Investment Projects in Brazil in 2018\n\n```{r brazil-investment-projects-2018}\nbrazil_investment_projects_2018 <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\",\n date_disclosed >= \"2017-07-01\",\n date_disclosed <= \"2018-06-30\") \n\nggplot(___, aes(x = date_disclosed, y = total_investment, color = status)) +\n geom_point() +\n labs(\n title = ___,\n x = ___,\n y = ___\n ) \n```\n\n\n"}