# 大數據分析與R語言 第六週
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>:::spoiler 文章目錄
>[TOC]
>:::
## 前情提要
1. 報告時間(下週分組)、報告方式(中文報告，講英文則加分)
2. 2025/5/5(一)早上或下午 建工 聽演講
## R最重要的套件之一 ==ggplot2==
### 安裝路徑
```R=1
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
```
### 繪製圖表
#### 散佈圖
```R=1
car_data <- cars
str(car_data)
head(car_data)
# eom_point()散佈圖
ggplot(car_data,aes(x=speed,y=dist))+geom_point()
```
#### 直方圖
```R=1
dt <- rnorm(1000)
hist <- data.frame(dt)
# geom_histogram(binwidth=0.5) 合併:設定分箱數bins()
ggplot(hist,aes(x=dt))+geom_histogram(binwidth=0.5)
ggplot(hist,aes(x=dt))+geom_histogram(binwidth=0.2)
```
> **接近標準的常態分佈**
> **更精細的結果**
> **更廣域的結果**
#### 盒鬚圖
```R=1
iris_data <- iris
# geom_boxplot() 盒鬚圖
ggplot(iris_data,aes(x=Species,y=Sepal.Width))+geom_boxplot()
```
> **知曉中間線盒鬚圖，最大跟最小值多少，異常值則用點呈現**
#### 線圖
```R=1
xd <- seq(1:100)
yd <- rnorm(100,20,5)
df <- data.frame(x=xd,y=yd)
# geom_line() 線圖:兩者比較用途
ggplot(df,aes(x=xd,y=yd))+geom_line()
```
> **比較兩者差異結果用，並獲取標準差**
#### 長條圖
```R=1
x <- rnorm(100,20,5)
int_x <- as.integer(x)
tb_x <- data.frame(int_x = int_x)
# geom_bar() 長條圖
ggplot(tb_x,aes(x=int_x))+geom_bar()
```
> **離散型浮點數資料，轉整數，做分佈圖(年齡/投票...)**
#### 曲線圖
```R=1
para_curve <- function(x)
{
return(-(x)^2+4)
}
rng <- data.frame(x=c(-10,10))
ggplot(rng,aes(x=x))+stat_function(fun=para_curve,geom="line")
```
> **給定公式，即可繪製出曲線圖**
#### 自訂圖形元素 ==增加title、xy標題軸==
```R=1
car_data <- cars
ggplot(car_data,aes(x=speed,y=dist))+geom_point()+ggtitle("Speed vs Brake")+xlab("Speed")+ylab("Braking Distance")
```
> **疊加圖層(共3層)，增加title、xy標題軸**
#### 自訂圖形元素 ==清除xy軸==
| 參數 | 說明 |
| ------------------ | --------------- |
| Panel.grid.major | 關掉主要格線 |
| Panel.grid.minor | 關掉次要格線 |
| Panel.grid.major.x | 關掉x軸主要格線 |
| Panel.grid.minor.x | 關掉x軸次要格線 |
```R=1
car_data <- cars
ggplot(car_data,aes(x=speed,y=dist))+geom_point()+ggtitle("Speed vs Brake")+xlab("Speed")+ylab("Braking Distance")+theme(panel.grid.major.x=element_blank(),panel.grid.major.y=element_blank())
```
> **清除xy軸的格線，讓圖表更清晰易懂，能夠重點呈現**
#### 自訂圖形元素 ==水平翻轉==
```R=1
x <- rnorm(100,20,5)
int_x <- as.integer(x)
tb_x <- data.frame(int_x = int_x)
# geom_bar() 水平長條圖
ggplot(tb_x,aes(x=int_x))+geom_bar()+coord_flip()
```
> **用水平呈現**
#### 自訂圖形元素 ==散佈圖水平並改變顏色==
```R=1
car_data <- cars
ggplot(car_data,aes(x=speed,y=dist))+geom_point(shape=1,colour="blue")+ggtitle("Speed vs Brake")+xlab("Speed")+ylab("Braking Distance")+theme(panel.grid.major.x=element_blank(),panel.grid.major.y=element_blank())
```
> **改變形狀與顏色**
#### 繪製多個圖形
```R=1
x1 <- seq(1:100)
y1 <- rnorm(100,20,5)
df1 <- data.frame(x1,y1)
x2 <- seq(1:100)
y2 <- rnorm(100,20,5)
df2 <- data.frame(x2,y2)
f1 <- ggplot(df1,aes(x=x1,y=y1))+geom_point()
f2 <- ggplot(df2,aes(x=x2,y=y2))+geom_point()
# 安裝套件
install.packages("gridExtra")
library(gridExtra)
# 合併圖表
grid.arrange(f1,f2,nrow=1,ncol=2)
```
> **合併兩張圖表結果**
## 案例 內建資料集 ==Gapminder dataset==
```R=1
install.packages("gapminder")
library(gapminder)
summary(gapminder)
```
> **安裝過程與結果顯示**
#### 探討全世界健康預測和GDP的趨勢
```R=1
dt <- gapminder
ggplot(dt,aes(x=lifeExp,y=gdpPercap))+geom_point()
```
#### 探討 ==亞洲人== 健康預測和GDP的趨勢
```R=1
dt <- gapminder
asia <- dt[dt$continent=="Asia",]
ggplot(asia,aes(x=gdpPercap,y=lifeExp))+geom_point()
```
#### 同上：將資料點加上顏色
```R=1
dt <- gapminder
asia <- dt[dt$continent=="Asia",]
ggplot(asia,aes(x=gdpPercap,y=lifeExp))+geom_point(shape=3,colour="blue")
```
#### 探討全世界健康預測和GDP的趨勢
> 依 ==不同洲== 給 ==不同點點形狀跟顏色==
```R=1
dt <- gapminder
ggplot(dt,aes(x=lifeExp,y=gdpPercap))+geom_point(aes(shape=continent,colour=continent))
```
## 模糊理論解釋
Body conset
## 作業練習
### 作業q5-1
1. 讀取 `gapminder data`
2. 練習畫出以下圖形
Hint : `geom_line()`
```R=1
install.packages("gapminder")
install.packages("ggplot2")
library(gapminder)
library(ggplot2)
summary(gapminder)
# 使用 subset() 過濾出 Oceania 的資料
oceania_data <- subset(gapminder, continent == "Oceania")
# 畫出生命期望趨勢圖
ggplot(oceania_data, aes(x = year, y = lifeExp, color = country)) +
geom_line(size = 1) +
labs(title = "Life expectancy in Oceania from 1952 to 1997",
x = "year",
y = "lifeExp") +
theme_minimal()
```
#### 結果呈現
---
:::spoiler 最後更新日期
>==第一版==[time=2025 3 24 , 3:48 PM][color=#786ff7]
<!-- >第二版[time=2025 2 24 , 3:20 PM][color=#ce770c] -->
<!-- >第三版[time=2025 2 24 , 3:20 PM][color=#ce770c] -->
>**最後版[time=2025 3 24 , 3:48 PM]**[color=#EA0000]
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