Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
GGPLOT2 In R: Visualizações com ESQUISSE
Neste tutorial, você aprenderá como usar os pacotes ggplot2 e esquisse para criar visualizações em R.
Especificamente, você aprenderá como carregar um conjunto de dados para esquisse e usar a função esquisser (df) . Isso iniciará uma interface gráfica do usuário que permite arrastar e soltar campos. E usando ggplot2, você poderá gerar o código usado para criar o gráfico.
ggplot2 é um pacote de visualização de dados de código aberto para a linguagem de programação R. É uma ferramenta poderosa e sistemática para criar gráficos em R. No entanto, leva algum tempo para entender suas funções, estética e camadas.
Para este tutorial, você aprenderá como usar ggplot2 com esquisse. O pacote esquisse permite que você explore e visualize interativamente seus dados em R . Isso ajudará você a construir memória muscular, tornando o ggplot2 mais fácil de usar e navegar.
O ggplot2 e o esquisse podem ser baixados gratuitamente da Internet.
Índice
Usando a função esquisser ( )
Abra um script R em branco. Ao usar esquisse, é recomendável tornar a interface do programa R menor. Você pode ajustar o tamanho da interface usando o atalho de teclado CTRL + – ou CTRL + + .
Em seguida, você precisa trazer os conjuntos de dados de habitação. Vá para a guia Arquivo e selecione Importar conjunto de dados > Do Excel .
Em seguida, selecione o arquivo onde você salvou os dados. Você não precisa importar o arquivo. Tudo o que você precisa é a visualização do código encontrada no canto inferior direito.
Copie este código e coloque-o em seu script em branco.
Usando esquisse e ggplot2 em R
Você precisa usar as bibliotecas aimverse e esquisse . Em seguida, insira a função esquisser e escreva habitação entre parênteses.
O código abre o menu esquisse que permite arrastar e soltar campos em áreas específicas de um gráfico. Você também pode ajustar a aparência da plotagem, como alterar a cor ou o tamanho da plotagem.
Quando você coloca um campo no eixo x ou y, o esquisse detecta automaticamente o melhor tipo de visualização a ser usado com base na natureza dos dados.
Mas você sempre pode optar por alterar o tipo de plotagem, se desejar.
Na guia Dados , você pode manipular os dados do gráfico e filtrar cada informação de acordo com sua preferência.
Você também pode adicionar uma linha suave a um gráfico de dispersão. Para fazer isso, clique na guia Opções de plotagem e altere a opção Adicionar uma linha suave para Sim .
Isso detectará automaticamente a melhor linha de ajuste do gráfico de dispersão que resume o padrão entre os eixos x e y.
Na guia Rótulos e título , você pode especificar os rótulos do título e do eixo do seu gráfico.
Quando estiver satisfeito com sua visualização, vá para a guia Código e insira o código em seu script ou copie-o para a área de transferência.
Feche o esquisse para voltar ao seu script R.
Ao executar o código, você verá seu gráfico aparecer na guia Gráficos.
Conclusão
O pacote esquisse em R é extremamente útil quando se trata de entender como as camadas dentro das visualizações funcionam juntas. A grande coisa sobre isso é a sua simplicidade. Você só precisa arrastar e soltar dados em campos específicos e o código é gerado para você.
No entanto, ele vem com limitações. Existem certos gráficos estatísticos que são difíceis de criar com esquisse. Algumas visualizações seriam melhores para criar com seu próprio código.
O pacote esquisse não é a solução definitiva para a criação de gráficos em R. Mas é uma ótima ferramenta para simplificar a construção da visualização, dependendo do objetivo final do usuário.
Tudo de bom,
Jorge Monte
Atributos pré-atentivos: como isso pode afetar seu relatório
Descubra todos os atributos pré-atentivos e saiba como isso pode impactar significativamente seu relatório do LuckyTemplates
Calcular Dias de Estoque Zero – LuckyTemplates Inventory Management Insights
Aprenda a contar o número total de dias em que você não tinha estoque por meio dessa técnica eficaz de gerenciamento de inventário do LuckyTemplates.
Usando exibições de gerenciamento dinâmico (DMV) no DAX Studio
Saiba mais sobre as exibições de gerenciamento dinâmico (DMV) no DAX Studio e como usá-las para carregar conjuntos de dados diretamente no LuckyTemplates.
Variáveis e expressões dentro do editor do Power Query
Este tutorial irá discutir sobre Variáveis e Expressões dentro do Editor do Power Query, destacando a importância de variáveis M e sua sintaxe.
Como calcular a diferença em dias entre compras usando o DAX no LuckyTemplates
Aprenda a calcular a diferença em dias entre compras usando DAX no LuckyTemplates com este guia completo.
Calculando a média no LuckyTemplates: isolando os resultados do dia da semana ou do fim de semana usando o DAX
Calcular uma média no LuckyTemplates envolve técnicas DAX para obter dados precisos em relatórios de negócios.
O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
Como salvar e carregar um arquivo RDS em R
Você aprenderá como salvar e carregar objetos de um arquivo .rds no R. Este blog também abordará como importar objetos do R para o LuckyTemplates.
Primeiros N dias úteis revisitados - uma solução de linguagem de codificação DAX
Neste tutorial de linguagem de codificação DAX, aprenda como usar a função GENERATE e como alterar um título de medida dinamicamente.