R数据第一题

1

先使用dplyr选取出每类汽车中效率最高的型号。这个问题可以用geom_label()函数，它可以为文本加上方框。可以使用ggrepel包，自动调整标签位置，避免重叠。

options(repos = list(CRAN="http://cran.rstudio.com/"))
library(tidyverse)

## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.1 ──

## ✔ ggplot2 3.3.6     ✔ purrr   0.3.4
## ✔ tibble  3.1.7     ✔ dplyr   1.0.9
## ✔ tidyr   1.2.0     ✔ stringr 1.4.0
## ✔ readr   2.1.2     ✔ forcats 0.5.1

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

install.packages("ggrepel")

## 将程序包安装入'C:/Users/二硕的/AppData/Local/R/win-library/4.2'
## (因为'lib'没有被指定)

## 程序包'ggrepel'打开成功，MD5和检查也通过
## 
## 下载的二进制程序包在
##  C:\Users\二硕的\AppData\Local\Temp\Rtmpktnbrh\downloaded_packages里

library(ggrepel)
new <- mpg %>%
  group_by(class) %>%
  filter(row_number(desc(hwy)) == 1)

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point(aes(colour = class)) +
  geom_point(data = new, size = 3, shape = 1) +
  geom_label_repel(data =new, aes(label = model))

先使用filter()筛选出每类class最大的hwy值，然后使用geom_point()标记并使用geom_label_repel()对这些点加上标签。

2

可以对carat进行分箱，然后为每个组生成一个箱线图：

install.packages("tidyverse")

## Warning: 正在使用'tidyverse'这个程序包，因此不会被安装

library(nycflights13)
library(tidyverse)
new_carat <- diamonds %>% filter(carat < 3)
ggplot(data = new_carat, aes(x = carat, y = price)) +
  geom_boxplot(aes(group = cut_width(carat, 0.1)))

为了方便呈现，这里筛选除carat大于3的数据，并使用cut_number()将carat划分为20组。 近似显示每个分箱中的数据点数量，可以使用cut_number()函数：

ggplot(data = new_carat, aes(x = carat, y = price)) +
  geom_boxplot(aes(group = cut_number(carat, 20)))