Video: Statistical Programming with R by Connor Harris 2025
Når du har fortalt ggplot () hvilke data der skal bruges i R, er det næste skridt at fortælle det hvordan dine data svarer til visuelle elementer i dit plot. Denne kortlægning mellem data og visuelle elementer er det andet element i et ggplot2-lag.
De visuelle elementer i et plot, eller æstetik, omfatter linjer, punkter, symboler, farver, position … alt hvad du kan se. Du kan f.eks. Kortlægge en kolonne af dine data til x -axen i dit diagram, eller du kan kortlægge en kolonne af dine data for at svare til y -axen af din grund.
Du kan også kortlægge data til grupper, farver eller størrelsen af punkter i scatterplots. Faktisk kan du kortlægge dine data til alt, hvad din geom understøtter.
Du bruger specialfunktionen aes () til at oprette en kortlægning mellem data og æstetik. Hvert argument til aes () kortlægger en kolonne i dine data til et bestemt element i din geom. >> ggplot (tro, aes (x = udbrud, y = venter)) + geom_point () + stat_smooth ()
Du kan se, at denne kode fortæller ggplot () at bruge datarammen trofast som datakilden. Og nu forstår du, at aes () skaber en kortlægning mellem
x -axis og trofaste $ udbrud, såvel som mellem y -axis og trofaste $ venter.
Sammenfattende bruger du funktionen aes () til at definere kortlægningen mellem dine data og dit plot. Dette er simpelt nok, men det efterlader et spørgsmål: Hvordan ved du, hvilken æstetik der er tilgængelig i forskellige geomer?
