Trực quan hóa tỷ lệ nữ vay vốn
Kiểu giá trị trả về của các hàm trong các gói bigtabulate và biganalytics là các kiểu của base R nên bạn có thể dùng chúng như bất kỳ phân tích nào khác. Điều này có nghĩa là chúng ta có thể trực quan hóa kết quả bằng ggplot2.
Trong bài này, bạn sẽ trực quan hóa tỷ lệ nữ vay vốn ở khu vực đô thị và nông thôn qua tất cả các năm.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng trong R
Hướng dẫn bài tập
Ma trận prop_female từ bài trước hiện có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
- Nạp các gói
tidyrvàggplot2. - Chuyển
prop_femalethành data frame bằngas.data.frame(). - Thêm một cột mới,
Year. Gán giá trị làrow.names()củaprop_female_df. - Gọi
pivot_longer()trên các cột củaprop_female_dfđể chuyển nó sang định dạng long.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load the tidyr and ggplot2 packages
___
___
# Convert prop_female to a data frame
prop_female_df <- ___
# Add a new column Year
prop_female_df$Year <- ___
# Call pivot_longer on prop_female_df
prop_female_long <- ___(prop_female_df, -Year, names_to = "Region", values_to = "Prop")
# Create a line plot
ggplot(prop_female_long, aes(x = Year, y = Prop, group = Region, color = Region)) +
geom_line()