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
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20