31、ggplot2 绘图指南:从基础到高级应用

ggplot2 绘图指南:从基础到高级应用

1. 散点图相关操作

1.1 用标签代替点绘制散点图

当数据量不多或者只关注边缘点时,可以用标签代替点来绘制散点图。标签可以是标识符,如 ID 号、人名或行名,也可以是其他感兴趣变量的值,为图形添加第三维度。
- qplot 方法

mydata100$id <- row.names(mydata100)
qplot(pretest, posttest, geom="text", label=mydata100$id )
  • ggplot 方法
ggplot(mydata100, aes(pretest, posttest, label=mydata100$id ) ) + geom_text()

1.2 更改绘图符号

可以使用不同的绘图符号来表示第三个变量的水平。因子值(如表示组成员身份的值)可以通过不同的绘图符号(形状)和/或颜色来显示,也可以用连续的第三个变量来为每个点的颜色着色或改变每个点的大小。
- qplot 方法

qplot(pretest, posttest, shape=gender)
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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