自動分面

在前一個練習中，你手動建立了一個分面散佈圖。因為只看兩個群組，所以不會太費工。不過，在 vgsales2016 資料集中有 6 個平台，要手動寫出 6 個散佈圖就會非常冗長。

在這個練習中，你會練習使用 group_by()、nest()、mutate() 和 map2()，依照下面的範本，自動化建立分面散佈圖的流程：

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)

本練習屬於課程

使用 R 的 plotly 互動式資料視覺化

檢視課程

練習說明

使用 group_by()、nest()、mutate() 和 map2() 建立一個分面散佈圖，x 軸放 Critic_Score、y 軸放 User_Score，分面依 Platform 定義。
將分面排列成 3 列的網格。

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。

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

編輯並執行程式碼