R数据科学—练习1.6答案

一、在绘制折线图、箱线图、直方图和分区图时,应该分别使用哪种几何对象?

1.折线图:使用 geom_line() 或 geom_path()。geom_line() 用于绘制简单的折线图,而 geom_path() 用于绘制包含分组的折线图,可以显示不同组之间的连接。

2.箱线图:使用 geom_boxplot()。箱线图用于显示数据的分布情况,包括中位数、四分位数和异常值。

3.直方图:使用 geom_histogram()。直方图用于显示数据的频率分布,可以指定不同的bin(箱)宽度和数量。

4.分区图

(1)条形图:使用 geom_bar(),用于显示分类数据的计数或频率。

(2)柱状图:使用 geom_col(),类似于条形图,但是柱状图的宽度是固定的。

二、在脑海中运行以下代码,并预测会有何种输出。接着在R中运行代码,并检查你的预测是否正确。

library(ggplot2)
ggplot(
  data = mpg,
  mapping = aes
### R语言数据科学练习1.7的解析 在解答R语言数据科学练习1.7之前,需要明确该题的具体内容。由于未提供具体的题目描述,以下将基于常见的R语言数据科学练习题类型进行推导解析。 #### 假设题目 假设练习1.7要求使用R语言完成以下任务: - 从一个数据框中筛选出特定条件的数据。 - 对筛选后的数据进行统计分析或可视化。 以下是可能的解决方案及代码示例: ```r # 创建一个示例数据框 data <- data.frame( id = 1:10, value = c(12, 45, 67, 89, 23, 45, 67, 89, 10, 11), category = c("A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B") ) # 筛选条件:选择 category 为 A 且 value 大于 20 的行 filtered_data <- subset(data, category == "A" & value > 20) # 统计筛选后数据的数量 count_filtered <- nrow(filtered_data) # 输出结果 print(filtered_data) print(paste("符合条件的数据行数为:", count_filtered)) ``` #### 解析 上述代码实现了以下功能: 1. 创建了一个包含 `id`、`value` `category` 列的示例数据框[^1]。 2. 使用 `subset()` 函数筛选出满足条件(`category == "A"` 且 `value > 20`)的数据行。 3. 使用 `nrow()` 函数统计筛选后数据的行数,并输出结果。 如果题目涉及更复杂的操作,例如分组统计或可视化,可以使用以下方法: ```r # 分组统计 library(dplyr) grouped_stats <- data %>% group_by(category) %>% summarise(mean_value = mean(value), sum_value = sum(value)) # 可视化 library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = category, y = value)) + geom_boxplot() + labs(title = "Value Distribution by Category", x = "Category", y = "Value") ``` #### 相关知识点 - 数据框操作:`subset()`、`dplyr` 包中的 `filter()` `summarise()`。 - 数据可视化:`ggplot2` 包用于绘制箱线图或其他统计表。 - 条件筛选:逻辑运算符(如 `&` `|`)用于指定筛选条件。 ---
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