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Datenmanagement in RDateneingabe in RGraphen in RR DokumentationR SchnittstelleStatistik in R

Graphen in R

einfache Grundstücke

Einer der Hauptgründe, warum sich Datenanalysten R zuwenden, sind seine starken grafischen Fähigkeiten. R bietet eine Fülle von integrierten Funktionen und Paketen für die Erstellung verschiedener Arten von Diagrammen. Diagramme sind ein leistungsfähiges Werkzeug zur Datenvisualisierung, mit dem komplexe Datenmuster, Trends und Beziehungen verständlicher gemacht werden können. Mit R kannst du einfache Diagramme wie Torten-, Balken- und Liniendiagramme erstellen, aber auch anspruchsvollere Diagramme wie Streudiagramme, Boxplots, Heatmaps und Histogramme. Es unterstützt High-Level-Grafiken, darunter ein allgemeines Plot-System, Gittergrafiken und Gittergrafiken. Das Paket "ggplot2", das Teil des tidyverse ist, hat die Art und Weise, wie R-Nutzer hochwertige und komplexe Diagramme erstellen, revolutioniert.

Die Verwendung von Diagrammen in R beginnt oft mit der Datenbereinigung und -aufbereitung, gefolgt von der Definition des Diagrammtyps, der Anpassung der Ästhetik des Diagramms wie Farben, Skalen und Thema und schließlich dem Rendern des Diagramms. Die Diagrammfunktionen von R sind nicht nur vielseitig, sondern auch in hohem Maße anpassbar und ermöglichen die Kontrolle über fast jeden grafischen Parameter. Das gilt besonders für "ggplot2", das ein kohärentes System zur Beschreibung und Erstellung von Diagrammen bietet. Trotz der Lernkurve, die damit verbunden ist, kann die Beherrschung der R-Grafik Datenwissenschaftlern, Statistikern und Forschern helfen, ihre Ergebnisse und Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren, was sie zu einem mächtigen Werkzeug im Bereich der Datenwissenschaft und -analyse macht.

Das Erstellen eines Diagramms bietet einen Überblick über das Erstellen und Speichern von Diagrammen in R.

Der Rest des Abschnitts beschreibt, wie man grundlegende Diagrammtypen erstellt. Dazu gehören Density Plots (Histogramme und Kernel Density Plots), Dot Plots, Balkendiagramme (einfach, gestapelt, gruppiert), Liniendiagramme, Tortendiagramme (einfach, kommentiert, 3D), Boxplots (einfach, gekerbt, Geigenplots, Bagplots) und Scatterplots (einfach, mit Fit-Linien, Scatterplot-Matrizen, High Density Plots und 3D-Plots).


Erweiterte Diagramme

Streudiagramm-Matrix

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie du deine Diagramme anpassen kannst. Es werden auch statistisch anspruchsvollere Diagramme behandelt. Dies ist eine der vielen Stellen, an denen R wirklich glänzt.

Anpassung

Grafische Parameter beschreibt, wie du die Symbole, Schriftarten, Farben und Linien eines Diagramms ändern kannst. Achsen und Text beschreibt, wie du die Achsen eines Diagramms anpasst, Bezugslinien, Textanmerkungen und eine Legende hinzufügst. Das Kombinieren von Diagrammen beschreibt, wie du mehrere Diagramme in einem einzigen Diagramm zusammenfasst.

Erweiterte Diagrammtypen

Das Lattice-Paket bietet ein umfassendes System zur Visualisierung multivariater Daten, einschließlich der Möglichkeit, Diagramme zu erstellen, die von einer oder mehreren Variablen abhängen. Das ggplot2-Paket bietet ein elegantes System zur Erstellung von univariaten und multivariaten Graphen, das auf einer Grammatik von Grafiken basiert. Andere Diagrammtypen sind Wahrscheinlichkeitsdiagramme, Mosaikdiagramme und Korrelogramme. Schließlich werden Methoden zur Interaktion mit Diagrammen (z. B. die Verknüpfung mehrerer Diagramme mit Farbpinseln oder interaktives Drehen in Echtzeit) bereitgestellt.

Weiter gehen

Um die Grundlagen des Plottens in R interaktiv zu üben, probiere diesen Kurs von DataCamp aus.

Probiere das erste Kapitel dieses interaktiven Kurses über Datenvisualisierung mit ggplot2 aus.