Week 1 -Day 2
前面我们做了简单的数据分析，接下来我们看一下，怎么把这些数据转换成更直观的的图标的形式。毕竟，data scientist的工作之一就是要communicate insights from data analysis。图表是非常有效的一种形式。
boxplot
首先需要安装ggplot2 这个package
install.packages("ggplot2")
library("ggplot2")
boxplot(z$new_column, col="blue")
公牛队最佳胜率是0.88， 最差的胜率是0.18. 胜率的中位数是0.5
Histogram
从图中来看，胜率主要集中在0.4~0.6之间。如果希望能看到更清晰的颗粒度，我么可以把bar break成更小的间隔
hist(z$new_column, col="green", breaks = 15)
可以自己在图中标注想要的线。例如：
> boxplot(z$new_column, col="blue")
> abline(h=0.78)
再比如
hist(z$new_column, col="green", breaks = 15)
> abline(v = 0.5, lwd = 2)
hist(z$new_column, col="green", breaks = 15)
> abline(v = 0.5, lwd = 2)
如果想按照年份输出呢？——也就是按照时间序列输出
用barplot
先作图
bp <- barplot(mydata$new_column, col="wheat", main ="Chicago Bulls Historical Winning Rate", names.arg =mydata$year)
然后label 各个bar的value
text(bp, mydata$new_column, labels = round(mydata$new_column, 2), col="black",cex =0.8, pos =3, offset = 0.1)
this is a very helpful article.
http://www.talkstats.com/archive/index.php/t-24754.html?s=59e14b595125d3fb8910e0e6ee80a585
yourgraph<-barplot( blah blah blah....)
# use text to add freq on the top of the bars
text(yourgraph, d.f$freq, labels=d.f$freq)
http://www.ats.ucla.edu/stat/r/faq/barplotplus.htm
