京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:丁点helper
来源:丁点帮你
上篇文章利用泰坦尼克号沉船事件中乘客的存活情况介绍了描述性数据分析,计算了不同舱位乘客的幸存率,今天我们来看看如何用图像来直观表达。
我们先来简单复习一下titanic.csv的内容。
# 导入数据
titanic <- read.csv("//Users//Desktop//titanic.csv",header = TRUE)
names(titanic) # 查看titanic中的变量名
head(titanic) # 查看titanic前6行
上篇文章计算的不同舱位乘客的死亡与幸存人数如下:
table(titanic$survived,titanic$pclass)
1st 2nd 3rd
died 123 158 528
survived 200 119 181
不同舱位生存率:
survpct=paste(round(tab1[2, ]/apply(tab1,2,sum)*100,2),"%",sep="") survpct [1] "61.92%" "42.96%" "25.53%"
如果我们想直观地描述不同舱位乘客的幸存率,可以用下面的做法:
绘制柱状图
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass))
barplot()是绘制柱状图的函数,该函数括号中的命令为绘图所需的数据,就是前面我们计算过的不同舱位死亡及幸存者人数。
柱状图的颜色也可调整,下面的代码中,col是更改柱状图颜色的命令:
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass),
col=c("yellow","dark blue"))
每个舱位死亡与幸存人数柱子的排列方式也可调整,beside为改变柱状图排列方式的命令;beside=T意为两个柱子并排,beside=F意为两个柱子上下叠放。
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass),
col=c("yellow","dark blue"), beside=T)
至此,我们已经可以将数字转变为直观的图像了,但是黄色和蓝色的柱子分别代表幸存者还是死亡者呢?此外,图像的标题等重要信息也未标示出来,图像的可读性还需要通过下面的步骤来提升:
设置图例、标题、坐标轴标签等
做法比较简单,在上面代码的基础上,增加一些命令即可:
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass),
col=c("yellow","dark blue"),
beside=T, legend=T, args.legend=list(x="topleft"),
main="Survival (Pct) by Passenger Class",
xlab="Class",ylab="Count",
ylim=c(0,600))
legend为设置图例的命令;args.legend为设置图例位置的命令;
main为设置图标题的命令;
xlab、ylab分别为设置x轴和y轴名称的命令;
ylim为设置y轴范围的命令。
从这个图像可以清晰地看出,一等舱的幸存者人数为三个舱位中最多的,而三等舱的死亡者人数远高于其他两个舱位。但是这个图像还缺少一个信息,就是各舱位的存活率,我们可以在每个舱位的柱子上面标记一下:
text(c(2,5,8),c(250,250,570),survpct, cex=1.2)
text()为给图片中增加文字的函数。
其中前两个命令为文字的位置信息,第一个命令为文字设置x轴方向的位置信息,c(2,5,8)表示将文字分别放置在x取值为2,5,8处。
第二个命令为文字增加y轴方向的位置信息,c(250,250,570)表示将其分别放置在y取值为250,250,570处。
第三个命令为文字的具体内容,survpct是之前程序的运行结果,为一、二、三等舱乘客的幸存率。
第四个命令cex为文字字号,默认值为1,此处设置为1.2,意为比默认字号大20%。
以上代码默认标题、x轴、y轴的文字均为英文,但有时我们也需要将其设置为中文,此时只需在上面这段代码中增加一个『字体 (family)』命令:将图片中的文字设置成中文。
barplot(table(titanic$survived,titanic$pclass), col=c("red","blue"),
beside=T, legend=T, args.legend=list(x="topleft"),
main="不同舱位乘客幸存数(率)", xlab="舱位",ylab="人数",family = "SimHei",
ylim=c(0,600))
family命令需要赋值字体的英文名称,本文将字体设置为"SimHei",即黑体。
此处还可设置其他字体,以下链接中总结了常见中文字体的英文名,大家可根据自己的需要选择。
部分字体中英文名称,资料来源于下面的链接
http://guangzheng.name/2017/12/18/%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%B0%83%E6%95%B4R%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%BB%98%E5%9B%BE%E7%9A%84%E5%AD%97%E4%BD%93/
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05