phantich
Trần Nguyẽn Anh Đức
2025-01-19
# Cài đặt các thư viện cần thiết
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(ggplot2)
library(gapminder)
library(ggthemes)
library(gridExtra)##
## Attaching package: 'gridExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## combinelibrary(ggridges)
library(scales)
# Lấy dữ liệu Gapminder
data("gapminder")
# Thống kê 10 dòng đầu và 10 dòng cuối dữ liệu
head(gapminder, n = 10)## # A tibble: 10 × 6
## country continent year lifeExp pop gdpPercap
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Afghanistan Asia 1952 28.8 8425333 779.
## 2 Afghanistan Asia 1957 30.3 9240934 821.
## 3 Afghanistan Asia 1962 32.0 10267083 853.
## 4 Afghanistan Asia 1967 34.0 11537966 836.
## 5 Afghanistan Asia 1972 36.1 13079460 740.
## 6 Afghanistan Asia 1977 38.4 14880372 786.
## 7 Afghanistan Asia 1982 39.9 12881816 978.
## 8 Afghanistan Asia 1987 40.8 13867957 852.
## 9 Afghanistan Asia 1992 41.7 16317921 649.
## 10 Afghanistan Asia 1997 41.8 22227415 635.tail(gapminder, n = 10)## # A tibble: 10 × 6
## country continent year lifeExp pop gdpPercap
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Zimbabwe Africa 1962 52.4 4277736 527.
## 2 Zimbabwe Africa 1967 54.0 4995432 570.
## 3 Zimbabwe Africa 1972 55.6 5861135 799.
## 4 Zimbabwe Africa 1977 57.7 6642107 686.
## 5 Zimbabwe Africa 1982 60.4 7636524 789.
## 6 Zimbabwe Africa 1987 62.4 9216418 706.
## 7 Zimbabwe Africa 1992 60.4 10704340 693.
## 8 Zimbabwe Africa 1997 46.8 11404948 792.
## 9 Zimbabwe Africa 2002 40.0 11926563 672.
## 10 Zimbabwe Africa 2007 43.5 12311143 470.# Xem chiều dữ liệu và cấu trúc của bộ dữ liệu
dim(gapminder)## [1] 1704 6str(gapminder)## tibble [1,704 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ country : Factor w/ 142 levels "Afghanistan",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ continent: Factor w/ 5 levels "Africa","Americas",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ year : int [1:1704] 1952 1957 1962 1967 1972 1977 1982 1987 1992 1997 ...
## $ lifeExp : num [1:1704] 28.8 30.3 32 34 36.1 ...
## $ pop : int [1:1704] 8425333 9240934 10267083 11537966 13079460 14880372 12881816 13867957 16317921 22227415 ...
## $ gdpPercap: num [1:1704] 779 821 853 836 740 ...# Thống kê tổng quan
summary(gapminder)## country continent year lifeExp
## Afghanistan: 12 Africa :624 Min. :1952 Min. :23.60
## Albania : 12 Americas:300 1st Qu.:1966 1st Qu.:48.20
## Algeria : 12 Asia :396 Median :1980 Median :60.71
## Angola : 12 Europe :360 Mean :1980 Mean :59.47
## Argentina : 12 Oceania : 24 3rd Qu.:1993 3rd Qu.:70.85
## Australia : 12 Max. :2007 Max. :82.60
## (Other) :1632
## pop gdpPercap
## Min. :6.001e+04 Min. : 241.2
## 1st Qu.:2.794e+06 1st Qu.: 1202.1
## Median :7.024e+06 Median : 3531.8
## Mean :2.960e+07 Mean : 7215.3
## 3rd Qu.:1.959e+07 3rd Qu.: 9325.5
## Max. :1.319e+09 Max. :113523.1
## # Thống kê số lượng các quốc gia theo từng châu lục
table(gapminder$continent)##
## Africa Americas Asia Europe Oceania
## 624 300 396 360 24# Lọc dữ liệu cho Việt Nam trong các năm 1997, 2002 và 2007
gapminder %>% filter(continent == "Asia", country == "Vietnam", year %in% c(1997, 2002, 2007))## # A tibble: 3 × 6
## country continent year lifeExp pop gdpPercap
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Vietnam Asia 1997 70.7 76048996 1386.
## 2 Vietnam Asia 2002 73.0 80908147 1764.
## 3 Vietnam Asia 2007 74.2 85262356 2442.# Tính tuổi thọ trung bình của các quốc gia theo từng châu lục trong năm 2007
gapminder %>%
filter(year == 2007) %>%
group_by(continent) %>%
summarise(average_lifeExp = mean(lifeExp))## # A tibble: 5 × 2
## continent average_lifeExp
## <fct> <dbl>
## 1 Africa 54.8
## 2 Americas 73.6
## 3 Asia 70.7
## 4 Europe 77.6
## 5 Oceania 80.7# Thống kê tổng dân số theo từng châu lục trong năm 2007
gapminder %>%
filter(year == 2007) %>%
group_by(continent) %>%
summarise(total_pop = sum(pop)) %>%
arrange(desc(total_pop))## # A tibble: 5 × 2
## continent total_pop
## <fct> <dbl>
## 1 Asia 3811953827
## 2 Africa 929539692
## 3 Americas 898871184
## 4 Europe 586098529
## 5 Oceania 24549947# Thêm cột GDP trong năm 2007 và hiển thị 10 dòng đầu tiên
gapminder %>%
filter(year == 2007) %>%
mutate(totalGDP = gdpPercap * pop) %>%
head(n = 10)## # A tibble: 10 × 7
## country continent year lifeExp pop gdpPercap totalGDP
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl>
## 1 Afghanistan Asia 2007 43.8 31889923 975. 31079291949.
## 2 Albania Europe 2007 76.4 3600523 5937. 21376411360.
## 3 Algeria Africa 2007 72.3 33333216 6223. 207444851958.
## 4 Angola Africa 2007 42.7 12420476 4797. 59583895818.
## 5 Argentina Americas 2007 75.3 40301927 12779. 515033625357.
## 6 Australia Oceania 2007 81.2 20434176 34435. 703658358894.
## 7 Austria Europe 2007 79.8 8199783 36126. 296229400691.
## 8 Bahrain Asia 2007 75.6 708573 29796. 21112675360.
## 9 Bangladesh Asia 2007 64.1 150448339 1391. 209311822134.
## 10 Belgium Europe 2007 79.4 10392226 33693. 350141166520.# Lọc dữ liệu cho năm 2007
gapminder2007 <- gapminder %>% filter(year == 2007)
gapminder2007 %>% head(n=10)## # A tibble: 10 × 6
## country continent year lifeExp pop gdpPercap
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Afghanistan Asia 2007 43.8 31889923 975.
## 2 Albania Europe 2007 76.4 3600523 5937.
## 3 Algeria Africa 2007 72.3 33333216 6223.
## 4 Angola Africa 2007 42.7 12420476 4797.
## 5 Argentina Americas 2007 75.3 40301927 12779.
## 6 Australia Oceania 2007 81.2 20434176 34435.
## 7 Austria Europe 2007 79.8 8199783 36126.
## 8 Bahrain Asia 2007 75.6 708573 29796.
## 9 Bangladesh Asia 2007 64.1 150448339 1391.
## 10 Belgium Europe 2007 79.4 10392226 33693.# Biểu đồ điểm thể hiện mối quan hệ giữa GDP và tuổi thọ
ggplot(data = gapminder2007, mapping = aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = continent)) +
geom_point() +
scale_x_log10() +
labs(x = "Log GDP per Capita", y = "Life Expectancy", title = "Mối quan hệ giữa GDP và Tuổi thọ")
# Biểu đồ Bubble với kích thước theo dân số
ggplot(data = gapminder2007, mapping = aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = continent, size = pop)) +
geom_point() +
scale_x_log10() +
labs(x = "Log GDP per Capita", y = "Life Expectancy", title = "Mối quan hệ giữa GDP, Tuổi thọ và Dân số")
# Biểu đồ mật độ xác suất
ggplot(data = gapminder2007, mapping = aes(gdpPercap, fill = continent)) +
geom_density(alpha = 0.7) +
scale_x_log10() +
labs(title = "Biểu đồ mật độ phân phối GDP per Capita")
# Biểu đồ Ridgeplot cho GDP per Capita theo các châu lục
ggplot(data = gapminder2007, aes(x = gdpPercap, y = continent, fill = continent)) +
geom_density_ridges(alpha = 0.7) +
theme_ridges() +
labs(title = "RidgePlot cho GDP per Capita theo các châu lục") +
theme(legend.position = "none")## Picking joint bandwidth of 3510
# Lọc dữ liệu cho các quốc gia ở Châu Á và Châu Âu
asia <- gapminder %>% filter(continent == "Asia" & year == 2007)
europe <- gapminder %>% filter(continent == "Europe" & year == 2007)
# Biểu đồ so sánh tuổi thọ giữa các quốc gia ở châu Á
graph1 <- ggplot(data = asia, mapping = aes(x = reorder(country, lifeExp), y = lifeExp, fill = country)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.9) +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none") +
labs(x = "", y = "Tuổi thọ của Châu Á")
# Biểu đồ so sánh tuổi thọ giữa các quốc gia ở châu Âu
graph2 <- ggplot(data = europe, mapping = aes(x = reorder(country, lifeExp), y = lifeExp, fill = country)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.9) +
coord_flip() +
theme(legend.position = "none") +
labs(x = "", y = "Tuổi thọ của Châu Âu")
# Hiển thị 2 biểu đồ Châu Á và Châu Âu cùng một lúc
grid.arrange(graph1, graph2, ncol = 2)
R Markdown
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00Including Plots
You can also embed plots, for example:
Note that the echo = FALSE parameter was added to the
code chunk to prevent printing of the R code that generated the
plot.