在 LuckyTemplates 中使用 R 腳本的三種方法

目錄

• 如何在 LuckyTemplates 中使用 R
  • 1. 使用 R 腳本導入數據
  • 2. 在 Power Query 中執行 R 腳本
  • 3. 在 LuckyTemplates 中使用 R 創建可視化
    • 從 LuckyTemplates 導出到 RStudio
    • 在 R 腳本視覺對像中使用切片器
  • 結論

如何在LuckyTemplates中使用 R

R 可以通過三種方式與 LuckyTemplates 對話。本教程將教您這些是什麼，然後向您展示如何將LuckyTemplates 連接到LuckyTemplates 桌面中的 R 腳本。

第一步涉及通過 R 腳本將數據導入 LuckyTemplates。然後，您將在Power Query中執行應用步驟。該演示將以如何使用 R 創建數據可視化結束。

1. 使用 R 腳本導入數據

在 LuckyTemplates 中打開一個空白的 Power Query 報表。轉到“主頁”選項卡下的“獲取數據” ，然後選擇“更多”。

出現彈出窗口後，在搜索欄中鍵入R 腳本並選擇它。然後，單擊“連接”。

現在屏幕上出現一個空白框。您需要 LuckyTemplates 來讀取 .csv 文件，然後將其轉換為表格。為此，請使用賦值運算符( <-> ) 為表分配一個名稱。在這種情況下，生成的表名為tips。然後，使用函數read.csv並將 .csv 文件的 url 放在括號和引號之間。按確定。

然後您將看到 Navigator 彈出窗口。當您選擇名稱tips時，結果表將出現在右側。

由於表中需要 R 腳本，因此單擊轉換數據。您現在將看到加載到表中的 R 腳本的數據集和源。

2. 在 Power Query 中執行 R 腳本

在表中創建計算列。您可以通過單擊“轉換”選項卡然後選擇“運行 R 腳本”來執行此操作。

然後將出現“運行 R 腳本”窗口。空白框是您輸入 R 代碼的地方。

最好在 RStudio 中創建所有 R 代碼，然後將它們複製並粘貼到 LuckyTemplates 的 R 腳本中。

數據集是您正在使用的表的名稱。在這種情況下，您想要創建一個新數據集，如下圖所示。

第一個new_dataset只是複制原始數據集。

第二行是一列。數據集後的美元符號( $ ) 表示後續輸入m_f是一列。這裡指的是tips表中的男女數據。對於這一列，您需要使用substring函數。

完成後，按確定。然後，您將在“應用步驟”窗格中看到 new_dataset 已放置在“運行 R 腳本”下。如果您滾動到表中最右側的列，您將看到 R 腳本的結果。

如果您想要編輯 R 腳本，您只需按“應用步驟”窗格中“運行 R 腳本”旁邊的齒輪圖標。

要在進行更改後返回表格，只需點擊表格，然後點擊繼續。

3. 在 LuckyTemplates 中使用 R 創建可視化

現在，讓我們轉到報表編輯器開始構建 R 視覺對象。轉到可視化窗格並選擇R 腳本可視化圖標。

如果您收到要求啟用腳本視覺效果的消息，只需單擊啟用。然後您會看到報告編輯器現在看起來像這樣：

在“字段”窗格中，選擇要放入報告中的數據。對於此演示，使用了tip和total_bill 。選擇數據後，R 腳本編輯器將包含註釋，顯示用於每一列的 R 腳本。

第一個數據集創建一個數據框並將其稱為小費和總賬單。第二個數據集使用unique函數刪除重複的行。

對於可視化，使用了plot函數。您將創建總賬單和小費的散點圖。對於此圖，總賬單在 x 軸上，而小費在 y 軸上。

完成後，單擊 R 腳本編輯器右上角的播放按鈕。然後您將在報告編輯器中看到一個簡單的散點圖。

從 LuckyTemplates 導出到 RStudio

同樣，最好在 RStudio 中進行編碼，因為在使用 R 自定義可視化時有更多功能。要將 LuckyTemplates 中的工作帶到 RStudio，您需要做的就是單擊上部的對角箭頭 - R 腳本編輯器的右上角。

這樣做會將您重定向到 RStudio，並且您的所有進度都完好無損。突出顯示並運行 R 腳本中的所有代碼。這將為您提供在 LuckyTemplates 中創建的散點圖。

現在為了演示的目的，讓我們有一個非常簡單的例子。在 RStudio 中，交換 x 軸和 y 軸上的數據。

然後，將其複制並粘貼到 LuckyTemplates 中，替換舊代碼。運行代碼以查看更改。

在 R 腳本視覺對像中使用切片器

與其他LuckyTemplates 視覺對像類似，您可以使用切片器更改散點圖可視化。

在報告中添加一個切片器來更改時間。

您會注意到，當您單擊某個選項時，散點圖中的數據會發生變化。

您還應該注意，當您處理更大的數據時，在選擇切片器選項後在視覺上顯示結果可能會有一點滯後。

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結論

總而言之，R 與對話的三種方式是導入數據、在 Power Query 中插入步驟，最後構建可視化效果。

R 可以處理大數據集，例如分析音頻或圖像數據。使用 R 也可以更輕鬆地從 API 調用。在接下來的教程中，您將更多地處理構建其他可視化和進行統計分析。