1.简介
提出问题→通过可视化，转换和建模来解决问题→优化并提出新问题
2.提出问题
变量自身会发生何种变动？
变量之间会发生何种相关变动？
术语：在tidydata（整洁的数据）中，行是观测，列是变量。
3.变动
3.1对分布进行可视化表示
分类变量--例如diamonds中的cut
图片
> library(tidyverse)
-- Attaching packages ------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
√ ggplot2 3.3.2 √ purrr 0.3.4
√ tibble 3.0.4 √ dplyr 1.0.2
√ tidyr 1.1.2 √ stringr 1.4.0
√ readr 1.4.0 √ forcats 0.5.0
-- Conflicts ---------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
x dplyr::filter() masks stats::filter()
x dplyr::lag() masks stats::lag()
> diamonds#先library才可以调用内置数据集
# A tibble: 53,940 x 10
carat cut color clarity depth table price x y z
<dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
4 0.290 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63
5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75
6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48
7 0.24 Very Good I VVS1 62.3 57 336 3.95 3.98 2.47
8 0.26 Very Good H SI1 61.9 55 337 4.07 4.11 2.53
9 0.22 Fair E VS2 65.1 61 337 3.87 3.78 2.49
10 0.23 Very Good H VS1 59.4 61 338 4 4.05 2.39
# ... with 53,930 more rows
> View(diamonds)
第一件事还是端详数据：
复习一下如何查看每列的非重复值
distinct(diamonds,cut)
# A tibble: 5 x 1
cut
<ord>
1 Ideal
2 Premium
3 Good
4 Very Good
5 Fair
如何查看每个非重复值出现的次数
count(diamonds,cut)
# A tibble: 5 x 2
cut n
<ord> <int>
1 Fair 1610
2 Good 4906
3 Very Good 12082
4 Premium 13791
5 Ideal 21551
cut仅有5个固定的取值，是分类变量，可以用条形图进行可视化。
> #library(tidyverse)
> ggplot(data = diamonds) +
+ geom_bar(mapping = aes(x = cut))
image.png
其中，binwidth是定义等宽分箱的宽度，也可以用bins定义分箱数。
在同一张图中叠加多个直方图，用geom_freqpoly()代替。
统计每个区间的观测数量
diamonds %>%
count(cut_width(carat, 0.5))
# A tibble: 11 x 2
`cut_width(carat, 0.5)` n
<fct> <int>
1 [-0.25,0.25] 785
2 (0.25,0.75] 29498
3 (0.75,1.25] 15977
4 (1.25,1.75] 5313
5 (1.75,2.25] 2002
6 (2.25,2.75] 322
7 (2.75,3.25] 32
8 (3.25,3.75] 5
9 (3.75,4.25] 4
10 (4.25,4.75] 1
11 (4.75,5.25] 1
3.2.典型值
直方图或条形图较高的读数，表示常见值。聚集成簇成为子组。
3.3.异常值
以diamonds中的y列为例作直方图，发现x轴取值范围出气地宽。（此处翻译有误，原文是x轴）
ggplot(diamonds) +
geom_histogram(mapping = aes(x = y), binwidth = 0.5)
image.png
ggplot(diamonds) +
geom_histogram(mapping = aes(x = y), binwidth = 0.5) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 50))
image.png
找出异常值
filter(diamonds,y < 3 | y > 20) %>% select(price, x, y, z) %>% arrange(y)
# A tibble: 9 x 4
price x y z
<int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 5139 0 0 0
2 6381 0 0 0
3 12800 0 0 0
4 15686 0 0 0
5 18034 0 0 0
6 2130 0 0 0
7 2130 0 0 0
8 2075 5.15 31.8 5.12
9 12210 8.09 58.9 8.06
图片
在异常值中，有7个是缺失值，长宽高都是零蛋。
4.缺失值
#异常值的处理方法：#（1）丢弃diamonds2 <- diamonds %>% filter(between(y, 3, 20))#（2）用缺失值代替异常值diamonds2 <- diamonds %>% mutate(y = ifelse(y < 3 | y > 20, NA, y))#表示如果符合要求，就替换为NA
#ggplot中明确移除缺失值的命令：na.rm=TRUEggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y = y)) + geom_point(na.rm = TRUE)
image.png
flights中取消的航班：
nycflights13::flights %>% mutate( cancelled = is.na(dep_time), sched_hour = sched_dep_time %/% 100, sched_min = sched_dep_time %% 100, sched_dep_time = sched_hour + sched_min / 60 ) %>% ggplot(mapping = aes(sched_dep_time)) + geom_freqpoly(mapping = aes(colour = cancelled), binwidth = 1/4)
image.png
新加的cancelled变量是逻辑值，TRUE和FALSE，所以将颜色映射给它，就自然分成了两组，变成了两条曲线。
练习（1）：直方图会丢弃缺失值，条形图则会将NA单列为一个分类，统计其数目。
5.相关变动
（1）分类变量与连续变量
其实钻石质量、钻石切割水平都不是决定价格的决定性因素，因此出现负相关很正常，可以不理他。
reorder函数对变量进行重排序：
（请注意例子是根据hwy来对class进行重排序）
ggplot(data = mpg) + geom_boxplot(mapping = aes(x = reorder(class, hwy, FUN = median), y = hwy)) #FUN是分类依据
image.png
翻转在ggplot2中讲过，用coord_flip()
(2)两个分类变量
geom_count和geom_tile
例子是diamonds中cut和color的相关变动，统计每个组合的观测数量：
count(diamonds,color,cut) ggplot(data = diamonds) + geom_count(mapping = aes(x = cut, y = color)) #count的可视化表示
image.png
diamonds %>% count(color, cut) %>% ggplot(mapping = aes(x = color, y = cut)) + geom_tile(mapping = aes(fill = n)) #geom_tile更好看
image.png
(3)两个连续变量
ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price)) #散点图
image.png
ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price), alpha = 1 / 100)#设置透明度更美观的散点图\
image.png
smaller <- diamonds %>% filter(carat < 3)ggplot(data = smaller) + geom_bin2d(mapping = aes(x = carat, y = price))#矩形分箱
image.png
# install.packages("hexbin")ggplot(data = smaller) + geom_hex(mapping = aes(x = carat, y = price))#六边形分箱
image.png
将其中一个连续变量分箱，使其相当于分类变量，每组生成一个箱线图。其缺点是不体现每个分箱的观测数量。
设置var.width=TRUE使箱线图的宽度与观测数量成正比，或用cut_number设置箱线图分组的数目。
ggplot(data = smaller, mapping = aes(x = carat, y = price)) + geom_boxplot(mapping = aes(group = cut_width(carat, 0.1)))
image.png
6.模式和模型
模式是两个变量之间存在的系统性关系，可以揭示相关变动。
如果说变动会生成不确定性，那么相关变动就会减少不确定性。
如果两个变量共同变化，可以根据一个预测另一个
如果相关变动归因于因果关系，可以使用一个控制另一个。
“模型是用于从数据中抽取模式的一种工具”
library(modelr)
mod <- lm(log(price) ~ log(carat), data = diamonds)
diamonds2 <- diamonds %>% add_residuals(mod) %>% mutate(resid = exp(resid))
ggplot(data = diamonds2) + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = resid))
image.png
