在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例,提供数据和代码,今天的推文把代码拆解一下
年份: year(datae) 月份: month(datae) 日期: day(datae) 季节: quarter(datae)
面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地,它通过一定的区域面积来表示数据大小,利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。William Playfair,苏格兰工程师和政治经济学家,是图形化统计方法的创始人,是面积图的发明人,除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。他发表于1786年的著作The Commercial and Political Atlas中使用了面积图:
当导入数据时日期值通常以字符串的形式输入到R中,这时需要转化为以数值形式存储的日期变量。用as.Date()把文本转换为Date类型:其语法为as.Date(x,"input_format"),其中x是字符型数据,#input_format则给出了用于读入日期的适当格式
Other functions that work with intervals include int_start, int_end, int_flip, int_shift, int_aligns, union, intersect, setdiff, and %within%.
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-type-date.html
把“以字符格式存储”(chr)的时间日期数据解析成R中的时间日期(Date,POSIXct, POSIXlt...)格式是一项非常常见的工作。虽然有时候我们会发现有些任务不一定需要转换成日期格式就能完成,但是很多时候转化成日期格式是更安全的做法,而且会大大提高工作效率。
作者:谢佳标 中国R语言大会讲师,高级数据分析师,8年以上数据挖掘建模工作实战经验 https://ask.hellobi.com/blog/xiejiabiao/4288 利用主成分分析构造你个人的股市指数,然后分析你的私家指数和该股市常用官方股票指数的相关性。 接用ML_for_Hackers-master 书中的数据。 > prices<-read.csv("stock_prices.csv") > prices[1,] Date Stock Close 1 2011-05-25
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本章主要是代码标准与技术的内容,需要安装的包是lubridate和dplyr,这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧:
新媒体管家 大约3年前我开始使用R,起初进展很慢,与我习惯的语言相比,语法更加直观也比较简单,而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言(比如Py
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些,因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异,本身结构也较为复杂,在R语言和Python中,存在着不止一套方法来处理日期与时间,因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值。 本文针对R语言与Python中常用日期与时间函数进行简要对比介绍,力求简单明了,覆盖常用的处理方法。 R 在R语言中,涉及到日期与时间处理的函数主要有以下四套: as.Date()函数: POSIXt/POSIXct函数: chron包: lubridate包: 前两个是R语言的base包
原博客简介:Predictive Hacks是与数据科学相关的在线资源中心。该博客是由一群数据科学家运营,专注于讲解在各种领域如何运用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
❝本节来介绍如何使用「geom_ribbon」给线条来添加置信区间并使用代码将其导出到PPT中,下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 📷 安装并加载R包 devtools::install_github("davidgohel/officer") install.packages("flextable") library(tidyverse) library(officer) library(flextable) library(lubridate) 数据可视化 plot <- read_tsv("data
阿基米德螺线(亦称等速螺线),得名于公元前三世纪希腊数学家阿基米德。阿基米德螺线是一个点匀速离开一个固定点的同时又以固定的角速度绕该固定点转动而产生的轨迹。阿基米德在其著作《螺旋线》中对此作了描述。
问题:依据group分组,按照dat(日期)升序对num列数据累计求和并生成cum_num列
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求Business Science构建一个适合他们需求的开源异常检测算法。业务目标是准确地检测各种营销数据的异常情况,这些数据包括跨多个客户和Web源跨越数千个时间序列的网站操作和营销反馈。输入anomalize:一个整洁的异常检测算法,该算法基于时间(建立在之上tibbletime)并可从一个到多个时间序列进行扩展!我们非常高兴能够为其他人提供这个开源R软件包以使其受益。在这篇文章中,我们将概述anomalize它的作用和方式。
何品言翻译,广东科技学院大学生,喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核,从事数据挖掘工作,专注机器学习研究与应用。 英文链接:http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章,转载请注明以上信息及原文链接! 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助: tidyr包允许你对数据
原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.2[1]
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
这部分代码大家可以自己试着运行一下,我用R4.0.3版本遇到的报错,没有找到解决办法,换成R4.1.0之后运行成功了
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
可以看到如往常一样,中文字符也是以方块的形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数,sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似,但是它显示了每个单独的数据点,这可以提供关于数据分布的更多信息。 ❞
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间相邻的样本中的大多数属中的k个最于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻
前几天发现了一个很有趣的包——openair,可以将年度时间序列刻画成周年日历热图,感觉这种形式非常适合用于呈现年度空气质量可视化,所以抓空爬了一些大连市2016年年度空气质量数据拿来玩玩,目标网站网页结构比较简单,爬取过程很轻松,界面部分很规律,感觉这个代码可以作为模板用,感兴趣的小伙伴儿可以试着玩一玩! library(RCurl) library(XML) library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) library(rvest) library(l
检索 MODIS Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km 数据集ee.ImageCollection并选择 NDVI 波段。
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布),该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??),事实上只要用 3.0
直方图是一种对数据分布情况进行可视化的图形,它是二维统计图表,对应两个坐标分别是统计样本以及该样本对应的某个属性如频率等度量。
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查,因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中?
丹佛市在其开放数据目录中公开保存过去五年的犯罪数据。在本教程中,我们将使用 R 访问和可视化这些数据,这些数据本质上是具有犯罪类型、社区等特征的时空参考点。
上一篇我重点写了秦路老师在七周数据分析师系列课程中MySQL模块的实战作业SQL语法,对比了自己的冗余思路与老师的最佳思路。 MySQL入门学习笔记——七周数据分析师实战作业 这一篇,仍然是相同的六个业务问题,我尝试着R语言、Python复盘一遍,这样你可以对比同样的业务逻辑,使用不同工具处理之间的效率、逻辑的差异,以及各自的优缺点。在R语言代码部分,适当位置酌情做了注释,Python部分未做注释,请谨慎参考! 首先大致介绍这两份数据: userinfo 客户信息表 userId 客户id ge
1写在前面 昨天卡塔尔🇶🇦输了比赛真是让人大跌眼镜啊😱,打破了世界杯东道主必胜的神律,也不知道王子们是怎么想的。🤣 今天是英格兰🏴Vs伊朗🇮🇷,🐷各位好运!~😘 后面的赛事我们就用ggplot画一个赛程图吧😁, 效果图如下:👇 📷 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(tmcn) library(lubridate) library(RColorBrewer) 3示例数据 这里我事先在网上爬了赛程下来,这里就直接读入了。 dat <-
随着互联网+和大数据科技的发展,VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱,在R语言中,绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行,制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展,由ggplot2包实现,它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
Suzy Moat and Tobias Preis Data Science Lab, Behavioural Science, Warwick Business School, The University of Warwick http://www.wbs.ac.uk/about/person/suzy-moat/ http://www.wbs.ac.uk/about/person/tobias-p
漫长的演化史上,人类的感官只要能有效发现食物(包含猎物),快速捕获危险信号(例如捕食者逼近),和同类高效交流(使用声音、表情或肢体语言)就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
作者:李誉辉,四川大学研究生,研究方向为:数据分析与可视化,机器学习,网络爬虫;擅长:R语言
R语言能挖掘、整理数据,网络图可以呈现故事脉络,两者各显神通。深度君精选数据网站FiveThirtyEight的R语言应用心得,数据新闻网络图叙事的类型,还可参考《处理数据、制作可视化:数据记者利器推荐》。 1.了解五大优势,巧用R做数据新闻 FiveThirtyEight是专注于做民意调查分析、政经新闻和体育报道的数据新闻网站,由数据分析师Nate Silver 于2008年建立,属于娱乐与体育节目电视网 ESPN。其优秀作品包括Uber对纽约交通的影响探究, 恐怖事件发生频率分析等。他们做数据作品的利器
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
本示例数据集很小,实际中数据量很大,可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。
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