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
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04