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为移动设备优化可视化

由于您已经为两个年份添加了标签，x 轴标题现在基本上是多余的。您现在将为图形添加国家标签，这样就可以移除所有坐标轴。

在本练习中，您将遇到一个可能对您来说是新的用法：可以为单个几何层（如 geom_text()）提供新的数据集，使其不使用初始 ggplot() 调用传入的数据集。在这里，您需要这样做，因为您只想为每个箭头添加一个标签。如果使用原始数据集 ilo_data，将会添加两个标签，因为每个国家在数据集中有两条观测：一条是 1996 年，一条是 2006 年。

本练习是课程的一部分

在 Tidyverse 中用数据进行沟通

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练习说明

  • 我们已创建新的数据集 median_working_hours，以确保每个国家只有一个标签。使用 str() 查看其结构。
  • 在新的 geom_text() 调用中，将 median_working_hours 作为 data 参数，以为每个国家添加标签。
    • 为 geom_text() 正确指定所需的美学映射：x 和 label，并指向 median_working_hours 数据集中相应的变量。
  • 在自定义的 theme() 调用中，为所有 axis. 和 panel.grid 参数指定 element_blank()，以移除所有坐标轴和背景网格。
  • 运行最终代码后，请在右侧调整绘图窗口大小，以模拟竖屏（窄而高）的移动设备屏幕——所有标签都将适配绘图区。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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)
  )
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