Cum conectezi LuckyTemplates la R Script Visual?

Astăzi, vă voi arăta cum să conectați LuckyTemplates la R și vă voi prezenta lucrurile pe care le puteți face cu scriptul vizual R în LuckyTemplates . Pentru ca acest lucru să funcționeze, trebuie să aveți R instalat în computer, deoarece este complet independent de LuckyTemplates.

Pentru a începe, să facem clic pe scriptul R din panoul de vizualizare.

Pentru astăzi, vom folosi ceea ce oamenii numesc diagrama matricei de corelație . Vom folosi și un set de date Pokemon. Motivul pentru care am selectat acest lucru este pentru că are o mulțime de informații numerice, cum ar fi apărare și atac, și va funcționa destul de bine atunci când arată o corelație.

După ce am tras vizualizarea în pânză, trebuie să începem să adăugăm câmpuri.

Ce tip de câmpuri putem afișa? Vrem să vedem Atacul , Apărarea , HP , Viteza și Numele Pokemonului.

Acum, probabil veți observa că chiar sub panoul de vizualizare se află panoul de valori unde totul a fost adăugat în același câmp. Atât textul, cât și informațiile numerice sunt adăugate aici.

În consecință, aici, în editorul de script R , putem vedea, de asemenea, că există un cod care a fost deja stabilit. Acesta se numește set de date, care este un cadru de date care conține Atac, Apărare, HP, Viteză și Nume. Nu trebuie să scriem asta; LuckyTemplates o face automat de îndată ce populăm lucrurile în pânza noastră de vizualizare.

Prima greșeală pe care am făcut-o (pe care îmi imaginez și că o vor face mulți oameni) este ștergerea comentariilor de aici, astfel încât să putem vedea ca pe un cod normal. Acest lucru nu va funcționa, pentru că chiar trebuie să fie aranjat.

Această linie de aici care spune că unic trebuie să ruleze. Nu există nicio cale de ocolire.

Vom începe să ne scriem scenariul aici. Complotul de corelare pe care îl facem astăzi vine din pachetul psihic . Este foarte ușor să faci asta. Este doar o chestiune de a scrie perechi . panouri și apoi trecerea setului de date pe argument.

Și iată-l avem. Avem vizualizarea noastră.

Pentru cei dintre voi care nu au instalat pachetul psych , îl puteți instala desigur în acest fel, dar acest proces îl va instala de fiecare dată, chiar dacă îl aveți deja.

Dacă vrem să facem un pas dincolo, putem crea o instrucțiune IF care verifică dacă pachetul este disponibil și dacă nu este, îl instalează. Altfel, nu va face nimic.

Încă un lucru pe care ar putea fi necesar să îl facem pentru ca acest lucru să nu eșueze este să populam argumentul depozitului în interiorul pachetului instalat.

În acest exemplu, doar copiez și lipesc pagina web CRAN. Acest lucru funcționează tehnic. Dar, în funcție de locul în care vă aflați în lume, este posibil să doriți să alegeți o oglindă care să fie mai aproape de dvs.

Cuprins

• Ducerea vizualizării la un alt nivel
• Interacțiunea cu alte vizualizări
• Concluzie

Ducerea vizualizării la un alt nivel

Acesta este codul pe care vom dori să îl implementăm. Funcționează bine și afișează vizualizarea. Există câteva lucruri care vor duce această vizualizare cu un pas mai departe. Primul lucru de făcut este să adăugați felioare . Slicerele funcționează perfect cu acest tip de vizualizare.

Deci, să punem un slicer în raport și apoi să punem Generație în panoul de câmpuri.

Uite cât de îngrijită se schimbă vizualizarea în funcție de ceea ce alegem pe slicer.

Interacțiunea cu alte vizualizări

În cazul în care vă întrebați cum va arăta acest lucru atunci când interacționați cu alte vizualizări, să creăm o diagramă donut, să punem numărul de Pokemoni și să stabilim dacă sunt legendari sau nu.

După cum puteți vedea, prima vizualizare este capabilă să interacționeze cu a doua vizualizare.

Concluzie

Aceste scripturi R pot fi provocatoare și dificil de utilizat atunci când aveți un set de date foarte mare, deoarece LuckyTemplates trebuie să trimită toate acele date către R și apoi să aștepte un răspuns.

Dar, în unele cazuri, cum ar fi exemplul nostru de aici, construirea unei vizualizări ca aceasta de la zero atunci când conectați LuckyTemplates la R va dura mult timp.

Deci, dacă în prezent utilizați R sau Python și preferați să importați o vizualizare în loc să construiți de la zero, aceasta este o soluție foarte bună.