分面自动化

在上一个练习中，您手动创建了一个分面散点图。因为只关注了两个分组，所以工作量并不大。不过，在 vgsales2016 数据集中共有 6 个平台，如果手动编码 6 个散点图会非常繁琐。

本练习中，您将练习使用 group_by()、nest()、mutate() 和 map2() 来自动化创建分面散点图的过程，参考以下模板：

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)

本练习是课程的一部分

R 中的 plotly 交互式数据可视化

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练习说明

使用 group_by()、nest()、mutate() 和 map2() 创建一个分面散点图，其中 x 轴为 Critic_Score，y 轴为 User_Score，分面由 Platform 定义。
将分面排列为 3 行的网格。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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

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