Ggplot2 Wykresy w Excelu dla zaawansowanych wizualizacji danych

W tym samouczku pokażę, jak pisać wykresy ggplot2 w Excelu, aby tworzyć powtarzalne i bardziej zaawansowane niestandardowe wizualizacje danych o lepszej jakości i estetyce. Możesz obejrzeć pełny film z tego samouczka na dole tego bloga.

ggplot2 plots to dobrze znany pakiet R do wizualizacji danych. Zamierzamy rozszerzyć to na program Excel za pośrednictwem otwartego pakietu XLSX. Służy do odczytu, zapisu lub edycji plików XLSX, więc musi to być nowoczesne rozszerzenie pliku Excel.

Możesz tego użyć, aby naprawdę w pełni zautomatyzować tworzenie skoroszytów Excela z poziomu R. Pod względem działania ma pewne podobieństwa do VBA. Zaletą korzystania z tego pakietu jest to, że możesz rozszerzyć możliwości swojego raportowania w Excelu o możliwości R.

ggplot2 to bardzo szanowany pakiet do wizualizacji. Wielu czołowych dziennikarzy zajmujących się danymi i publikacji korzysta z tego pakietu, a my omawiamy go na kursach R dla użytkowników usługi LuckyTemplates w LuckyTemplates. Możesz też na to spojrzeć.

Spis treści

• Jak pisać wykresy ggplot2 w Excelu
• Wniosek

Jak pisać wykresy ggplot2 w Excelu

W naszym dzisiejszym demo skupimy się na otwartym pakiecie XLSX i zapisywaniu tych wyników, w szczególności ggplot2 w Excelu. Będziemy musieli utworzyć obiekty w R. Będziemy mogli manipulować tymi obiektami, wstawić wszystko do programu Excel, a następnie zamknąć skoroszyt.

Jestem tutaj w studio R. Wczytamy tutaj zestaw danych MPG z sieci. Mam też kilka pakietów, których używamy.

Teraz przejdźmy dalej i zacznijmy od funkcji głowy. Utworzymy tutaj skoroszyt, a następnie nazwę go arkusz_analizy . Możesz to nazwać jak chcesz. Będzie to addWorksheet do tego skoroszytu. Nazwijmy nazwę arkusza Analiza.

Zrobię naprawdę podstawową regresję liniową. Zwizualizujemy te wyniki, a następnie wrzucimy to do Excela. Nazwę to mpg_lm dla modelu liniowego. R jest naprawdę zbudowany do analizy statystycznej, więc ma funkcję wykonywania regresji liniowej. Będziemy modelować mpg na wadze. To jest regresja liniowa.

Teraz idę uporządkować wyniki. Uporządkowany pakiet funkcji ma na celu pobranie niektórych wyników R i umieszczenie ich tutaj w bardziej spójnym formacie maszynowym i przyjaznym dla użytkownika. Mamy wszystko ułożone w spójny kształt tabeli, więc znacznie ułatwi to umieszczenie w Excelu. Excel lubi mieć rzeczy w tabelach.

Zapiszmy to teraz w Excelu. Zamierzam użyć writeDataTable . Arkusz będzie arkuszem analizy _ i powiemy, że X jest równe mpg_lm_tidy . Zostanie to zapisane jako tabela w programie Excel i nie będziemy uwzględniać nazw wierszy.

A potem to, co zamierzamy zrobić, to zwizualizować to. Najpierw sprawdzimy to w R, a następnie wyślemy te wyniki do programu Excel . Zasadniczo to, co tutaj robimy, to utworzenie wykresu skanera. Zamierzam dodać geom_point , a następnie dodać geom_smooth . Metodą tutaj będzie lm dla modelu liniowego. Kiedy to uruchamiam, widzimy nasz wykres regresji.

Mamy wagę na osi X. Mamy mgp na Y, a następnie widzimy zależność nachyloną w dół, tutaj jest nasza linia dopasowania regresji. Mamy więc tutaj współczynniki, wartości dopasowania itp.

A potem dodamy fabułę, abyśmy mogli dodać to również do skoroszytu. To będzie insertPlot , powiedzmy skoroszyt ( wb ), arkusz znów będzie miał postać arkusza_analizy , a następnie możemy określić wiersz początkowy i wymiary.

Ostatnią rzeczą, którą tutaj zrobimy, jest określenie, dokąd zmierza ten raport. Zamierzam wywołać ten raport mpg, a następnie zapisać mój skoroszyt. Uruchomię to, a potem możemy pobrać ten plik i rzucić okiem.

Jestem teraz w Excelu. Miejsce, w którym kończy się ten plik, ma związek z tym, gdzie znajduje się twój katalog roboczy w R, więc możesz się do niego dostroić.

LuckyTemplates z R i RStudio: jak zacząć
Trzy sposoby używania skryptu R w
ramkach danych usługi LuckyTemplates w R: poznanie podstaw

Wniosek

W tym samouczku pokazałem, jak pisać wykresy ggplot2 w Excelu. Dlaczego miałbyś to robić w porównaniu z Excelem, jeśli chodzi o kreślenie? Cóż, jedną rzeczą jest odtwarzalność ggplot. Wszystko jest oparte na kodzie. Nie ma potrzeby wskazywania i klikania, a to sprawia, że ​​rzeczy są bardziej konfigurowalne.

Z drugiej strony wadą jest to, że nie są interaktywne. Obraz jest po prostu statyczny. Nie możemy go kliknąć. Nie mamy podpowiedzi ani niczego w tym stylu. wykresy ggplot mogą nie być znane użytkownikom, więc może to być kolejny minus.

Skupiliśmy się na tworzeniu wykresów ggplot2 i wysyłaniu ich do programu Excel. Naprawdę możesz zbudować cały raport w R for Excel. Wszystko, co musisz zrobić w Excelu, możesz zadzwonić zdalnie z R. Jednym z konkretnych przypadków użycia byłyby te trudne do wykonania wykresy Excela, z którymi Excel naprawdę ma problemy. Excel ma pewne możliwości statystyczne, więc R będzie dużo łatwiejszy do wykonania.

Wszystkiego najlepszego!