19、数据转换、建模与可视化：深入解析与实践

数据转换、建模与可视化：深入解析与实践

1. 数据转换

1.1 数据转换示例

在数据分析中，数据转换是一项常见且重要的操作。例如，在绘制观测数量与平均值的关系图时，常常会看到类似的模式。以下是一个示例代码：

ggplot(filter(ba, ab >= 10), aes(ab, ba)) +
  geom_bin2d() +
  geom_smooth()

这个代码展示了如何对数据进行筛选和绘图，通过 filter 函数筛选出 ab 大于等于 10 的数据，然后使用 ggplot 进行可视化， geom_bin2d 用于绘制二维直方图， geom_smooth 用于添加平滑曲线。

1.2 相关练习

为了更好地掌握数据转换，这里提供了一些练习：
1. 对于 ggplot2movies::movies 数据集中的每一年，确定缺失预算的电影百分比，并进行可视化。
2. 探究电影平均长度随时间的变化情况，用包含不确定性展示的图表呈现结果。
3. 针对钻石的质量组合（如切割、颜色和净度），统计钻石数量、平均价格和平均尺寸，并进行可视化。
4. 使用 0.1 的组距手动计算克拉的直方图，使用 geom_bar(stat = "identity") 展示结果。
5. 在棒球示例中，为什么击球平均