添加自定义 cognostics
让我们创建一些自定义 cognostics。为此，您将向 gapminder 数据添加两个新变量：delta_lifeExp 和 ihme_link。
本练习是课程的一部分
使用 R 中的 Trelliscope 可视化大数据
练习说明
- 向 gapminder 数据添加名为
delta_lifeExp的新变量，按country（分组变量）计算每个国家首尾观测到的预期寿命（lifeExp）之差。请注意，数据已按年份排序。 - 再添加一个变量
ihme_link，其链接为该国家在 healthdata.org 上的档案页面，使用space_to_dash()将country值中的空格替换为连字符。例如，对于国家 "Costa Rica"，链接为 "http://www.healthdata.org/Costa-Rica"。 - 为
delta_lifeExp变量添加描述"Overall change in life expectancy"。 - 指定
default_label = TRUE，使ihme_link变量默认作为标签显示。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gapminder)
library(trelliscopejs)
space_to_dash <- function(x) gsub(" ", "-", x)
# Group by country and create the two new variables
gap <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
mutate(
delta_lifeExp = tail(___, 1) - head(___, 1),
ihme_link = paste0("http://www.healthdata.org/", space_to_dash(___)))
# Add the description
gap$delta_lifeExp <- cog(gap$delta_lifeExp, desc = "___")
# Specify the default label
gap$ihme_link <- cog(gap$ihme_link, default_label = ___)
ggplot(gap, aes(year, lifeExp)) +
geom_point() +
facet_trelliscope(~ country + continent,
name = "lifeExp_by_country",
desc = "Life expectancy vs. year.",
nrow = 1, ncol = 2,
scales = c("same", "sliced"))