京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:丁点helper
来源:丁点帮你
上篇文章利用泰坦尼克号沉船事件中乘客的存活情况介绍了描述性数据分析,计算了不同舱位乘客的幸存率,今天我们来看看如何用图像来直观表达。
我们先来简单复习一下titanic.csv的内容。
# 导入数据
titanic <- read.csv("//Users//Desktop//titanic.csv",header = TRUE)
names(titanic) # 查看titanic中的变量名
head(titanic) # 查看titanic前6行
上篇文章计算的不同舱位乘客的死亡与幸存人数如下:
table(titanic$survived,titanic$pclass)
1st 2nd 3rd
died 123 158 528
survived 200 119 181
不同舱位生存率:
survpct=paste(round(tab1[2, ]/apply(tab1,2,sum)*100,2),"%",sep="") survpct [1] "61.92%" "42.96%" "25.53%"
如果我们想直观地描述不同舱位乘客的幸存率,可以用下面的做法:
绘制柱状图
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass))
barplot()是绘制柱状图的函数,该函数括号中的命令为绘图所需的数据,就是前面我们计算过的不同舱位死亡及幸存者人数。
柱状图的颜色也可调整,下面的代码中,col是更改柱状图颜色的命令:
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass),
col=c("yellow","dark blue"))
每个舱位死亡与幸存人数柱子的排列方式也可调整,beside为改变柱状图排列方式的命令;beside=T意为两个柱子并排,beside=F意为两个柱子上下叠放。
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass),
col=c("yellow","dark blue"), beside=T)
至此,我们已经可以将数字转变为直观的图像了,但是黄色和蓝色的柱子分别代表幸存者还是死亡者呢?此外,图像的标题等重要信息也未标示出来,图像的可读性还需要通过下面的步骤来提升:
设置图例、标题、坐标轴标签等
做法比较简单,在上面代码的基础上,增加一些命令即可:
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass),
col=c("yellow","dark blue"),
beside=T, legend=T, args.legend=list(x="topleft"),
main="Survival (Pct) by Passenger Class",
xlab="Class",ylab="Count",
ylim=c(0,600))
legend为设置图例的命令;args.legend为设置图例位置的命令;
main为设置图标题的命令;
xlab、ylab分别为设置x轴和y轴名称的命令;
ylim为设置y轴范围的命令。
从这个图像可以清晰地看出,一等舱的幸存者人数为三个舱位中最多的,而三等舱的死亡者人数远高于其他两个舱位。但是这个图像还缺少一个信息,就是各舱位的存活率,我们可以在每个舱位的柱子上面标记一下:
text(c(2,5,8),c(250,250,570),survpct, cex=1.2)
text()为给图片中增加文字的函数。
其中前两个命令为文字的位置信息,第一个命令为文字设置x轴方向的位置信息,c(2,5,8)表示将文字分别放置在x取值为2,5,8处。
第二个命令为文字增加y轴方向的位置信息,c(250,250,570)表示将其分别放置在y取值为250,250,570处。
第三个命令为文字的具体内容,survpct是之前程序的运行结果,为一、二、三等舱乘客的幸存率。
第四个命令cex为文字字号,默认值为1,此处设置为1.2,意为比默认字号大20%。
以上代码默认标题、x轴、y轴的文字均为英文,但有时我们也需要将其设置为中文,此时只需在上面这段代码中增加一个『字体 (family)』命令:将图片中的文字设置成中文。
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass), col=c("red","blue"),
beside=T, legend=T, args.legend=list(x="topleft"),
main="不同舱位乘客幸存数(率)", xlab="舱位",ylab="人数",family = "SimHei",
ylim=c(0,600))
family命令需要赋值字体的英文名称,本文将字体设置为"SimHei",即黑体。
此处还可设置其他字体,以下链接中总结了常见中文字体的英文名,大家可根据自己的需要选择。
部分字体中英文名称,资料来源于下面的链接
http://guangzheng.name/2017/12/18/%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%B0%83%E6%95%B4R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%BB%98%E5%9B%BE%E7%9A%84%E5%AD%97%E4%BD%93/
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22