Mini-Beispiel: ggplot2, plotly, dt, gapminder

Bibliotheken laden

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Für das Beispiel werden folgende Bibliotheken geladen:

# Libraries
library(tidyverse)  # inklusive ggplot2
library(plotly)     # interaktive Grafiken
library(DT)         # interaktive Tabellen
library(gapminder)  # Beispieldaten

Beispieldaten im Original anschauen

Beispieldaten aus gapminder-Bibliothek. Für die Ansicht die datatable Bibliothek nutzen - gut für interaktive Tabellendarstellung:

datatable(gapminder, rownames = FALSE, options = list(pageLength = 5))

Daten aufbereiten

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Daten filtern, Spalten umbenennen, Ausreißerland entfernen:

data <- gapminder %>% 
  filter(year >= 1957 & country != "Kuwait") %>% 
  rename(Jahr = year,
         Land = country,
         Kontinent = continent,
         Lebenserwartung = lifeExp,
         Einwohner = pop,
         BIPproKopf = gdpPercap)

Bubblechart

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Charts in ggplot2 erstellen, mit plotly interaktiv anbieten:

bubble <- ggplot(data, 
                 aes(x = BIPproKopf, y = Lebenserwartung, color = Kontinent)) +
  geom_point(aes(size = Einwohner, frame = Jahr, ids = Land)) +
  scale_x_log10()
ggplotly(bubble)

Regression

Lineare Regressionslinie für das Jahr 2007:

reg <- ggplot(data %>% filter(Jahr == 2007), 
            aes(x = BIPproKopf, y = Lebenserwartung)) +
  geom_point(aes(color = Kontinent)) + 
  geom_smooth(method = lm) + 
  scale_x_log10()
ggplotly(reg)

Balkendiagramm

mittleres BIP nach Kontinent:

tab <- data %>% 
  group_by(Kontinent) %>% 
  summarize(BIPproKopf = mean(BIPproKopf)) 

bar <- ggplot(tab, aes(Kontinent, BIPproKopf, fill = Kontinent)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = BIPproKopf %>% round())) +
  theme(axis.text.y=element_blank()) 
ggplotly(bar)