Product Sales
Tora Mullings
3/9/2022
library(ggplot2)
library(tidyverse)## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.7
## v tidyr 1.1.4 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.1 v forcats 0.5.1
## v purrr 0.3.4## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(stringr)filename <- "https://raw.githubusercontent.com/djunga/Project-2-Data-Tidying/main/products.csv"
df <- read.csv(filename, header=TRUE, sep=",")
df## t ProductP1 ProductP2 ProductP3 ProductP4 ProductP5 price temperature
## 1 1 197 66 266 113 2 1 18
## 2 2 153 44 264 74 1 2 21
## 3 3 128 55 317 116 0 1 19
## 4 4 133 57 390 70 0 2 17
## 5 5 120 47 440 141 1 1 18
## 6 6 154 42 436 97 1 1 19
## 7 7 163 55 493 69 1 1 21
## 8 8 155 45 203 157 0 1 23
## 9 9 157 59 308 37 0 2 25
## 10 10 151 64 388 65 0 2 25
## 11 11 156 62 385 45 1 1 26
## 12 12 172 67 482 88 0 2 24
## 13 13 167 70 523 134 5 1 24
## 14 14 155 69 522 67 0 1 23
## 15 15 176 81 238 89 0 1 25
## 16 16 158 88 392 101 0 1 20
## 17 17 146 96 374 87 0 2 16
## 18 18 172 92 440 70 0 1 17
## 19 19 143 82 525 124 0 2 19
## 20 20 156 90 503 194 0 1 16
## 21 21 141 74 609 47 1 2 14
## 22 22 155 94 360 132 0 1 12
## 23 23 170 93 426 117 4 1 13
## 24 24 185 78 479 74 0 2 13
## 25 25 156 90 525 11 0 2 12
## 26 26 162 111 536 100 0 2 15
## 27 27 140 102 586 94 0 2 19
## 28 28 126 81 625 70 0 2 18
## 29 29 128 112 338 122 0 2 17
## 30 30 153 114 434 53 0 1 18
## 31 31 136 98 494 58 0 1 17
## 32 32 147 126 548 28 2 1 16
## 33 33 135 146 636 137 4 2 13
## 34 34 140 104 613 106 0 2 13
## 35 35 127 113 661 55 2 2 12
## 36 36 132 139 427 94 0 1 15
## 37 37 153 114 488 34 1 2 17
## 38 38 139 111 585 67 0 1 16
## 39 39 157 107 508 67 1 1 14
## 40 40 134 127 667 57 0 1 16
## 41 41 140 101 662 156 1 1 16
## 42 42 163 136 676 33 0 2 15
## 43 43 163 114 445 61 0 2 15
## 44 44 140 130 442 68 0 2 16
## 45 45 127 157 549 72 0 1 16
## 46 46 129 164 607 70 0 2 15
## 47 47 139 191 592 51 0 1 13
## 48 48 168 176 621 94 0 1 10
## 49 49 178 192 747 66 0 1 10
## 50 50 184 158 397 143 0 2 11
## 51 51 158 158 572 47 0 1 8
## 52 52 145 181 636 41 0 2 10
## 53 53 134 139 718 70 0 2 12
## 54 54 138 203 792 90 0 2 11
## 55 55 128 151 769 152 5 1 12
## 56 56 120 132 770 70 0 2 12
## 57 57 112 136 530 48 3 1 15
## 58 58 107 154 609 35 0 2 18
## 59 59 138 184 548 112 0 1 17
## 60 60 130 225 594 17 0 1 15
## 61 61 125 200 812 64 0 2 13
## 62 62 113 192 883 64 0 2 14
## 63 63 118 199 930 51 0 1 14
## 64 64 122 157 526 159 0 1 13
## 65 65 113 173 644 74 0 2 15
## 66 66 148 199 571 37 0 2 15
## 67 67 145 222 677 70 1 2 13
## 68 68 132 213 733 53 0 2 13
## 69 69 157 196 732 125 2 2 14
## 70 70 161 171 777 18 0 1 13
## 71 71 154 228 620 86 0 2 11
## 72 72 152 183 601 55 0 1 9
## 73 73 161 193 844 58 0 2 4
## 74 74 175 198 737 61 0 1 7
## 75 75 145 243 901 56 0 2 6
## 76 76 127 151 843 144 0 1 5
## 77 77 134 159 1097 70 2 2 6
## 78 78 150 273 713 84 0 1 13
## 79 79 171 172 772 66 0 1 12
## 80 80 159 231 756 41 0 2 11
## 81 81 151 187 799 13 0 2 9
## 82 82 138 238 801 105 0 1 9
## 83 83 151 282 764 121 0 1 8
## 84 84 128 166 1068 70 0 1 6
## 85 85 153 257 709 88 4 2 6
## 86 86 130 301 647 36 0 1 2
## 87 87 158 202 840 113 0 1 3
## 88 88 179 267 865 70 0 2 5
## 89 89 158 205 1026 89 0 2 4
## 90 90 162 204 999 159 0 1 5
## 91 91 160 270 952 70 5 1 5
## 92 92 146 204 600 113 0 2 3
## 93 93 160 265 843 82 0 1 5
## 94 94 175 189 893 77 1 2 4
## 95 95 159 283 881 37 0 1 4
## 96 96 174 226 975 94 0 1 2
## 97 97 158 201 1141 91 0 2 3
## 98 98 145 217 881 46 4 1 3
## 99 99 161 249 741 70 0 1 7
## 100 100 160 331 854 75 0 1 5colors <- c("ProductP1" = "blue", "ProductP2" = "green", "ProductP3" = "orange", "ProductP4" = "yellow", "ProductP5" = "black")
ggplot(data=df) +
geom_point(mapping=aes(x=temperature, y=ProductP1, color="ProductP1")) +
geom_point(mapping=aes(x=temperature, y=ProductP2, color="ProductP2")) +
geom_point(mapping=aes(x=temperature, y=ProductP3, color="ProductP3")) +
geom_point(mapping=aes(x=temperature, y=ProductP4, color="ProductP4")) +
geom_point(mapping=aes(x=temperature, y=ProductP5, color="ProductP5")) +
labs(x = "Temperature",
y = "Num of Sales",
color = "Legend") +
scale_color_manual(values = colors)