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為行動裝置最佳化圖表

由於你已經為兩個年份加上標籤，x 軸標題其實有點多餘。接下來你要在圖上加上國家標籤，這樣就能把所有座標軸都拿掉。

在這個練習中，你會遇到一個可能對你來說是新的概念：可以將新的資料集傳給單一幾何層（例如 geom_text()），讓該幾何層不使用初始 ggplot() 呼叫所提供的資料集。在這裡需要這麼做，是因為你只想在每支箭頭上加「一個」標籤。如果你使用原始資料集 ilo_data，每個國家會加上兩個標籤，因為資料集中每個國家有 2 筆觀測值，分別對應 1996 與 2006。

本練習屬於課程

在 Tidyverse 中以資料溝通

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練習說明

  • 已建立新的資料集 median_working_hours，因此每個國家只會有一個標籤。先用 str() 查看它的結構。
  • 在新的 geom_text() 呼叫中，將 median_working_hours 指定為 data 參數，以為每個國家加入標籤。
    • 正確指定 geom_text() 所需的映射（aesthetics）：x 與 label，並指向 median_working_hours 資料集中的正確變數。
  • 在自訂的 theme() 呼叫中，對所有 axis. 與 panel.grid 相關參數指定 element_blank()，以移除所有座標軸與背景格線。
  • 執行最後的程式碼後，請將右側的繪圖視窗調整為直式（窄而高），以模擬行動裝置螢幕——所有標籤都會剛好顯示在圖形視窗中。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Compute temporary data set for optimal label placement
median_working_hours <- ilo_data %>%
  group_by(country) %>%
  summarize(median_working_hours_per_country = median(working_hours)) %>%
  ungroup()

# Have a look at the structure of this data set
___

ilo_dot_plot +
  # Add label for country
  geom_text(data = ___,
            aes(y = country,
                x = ___,
                label = ___),
            vjust = 2,
            family = "Bookman",
            color = "gray25") +
  # Remove axes and grids
  theme(
    axis.ticks = ___,
    axis.title = ___,
    axis.text = ___,
    panel.grid = ___,
    # Also, let's reduce the font size of the subtitle
    plot.subtitle = element_text(size = 9)
  )
編輯並執行程式碼