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注意：本文中实际使用的样本数据是根据具体命令任意挑选某组样本数据，不具有针对性，因此自己试验可以随意找样本尝试

一个table引发的血案

table函数就是用来输出指定字段的统计表格，可以用来分析数据比例情况，像下面的样子：

> table(full$Title, full$Survived)

               0   1
  Master      17  23
  Miss        55 130
  Mr         436  81
  Mrs         26 100
  Rare Title  15   8

那么为了让table够直观，各路大侠纷纷使出了洪荒之力，注意，下面开始炫技部分：

第一种作图方式（用于观察标准残差的场景）：

> mosaicplot(table(full$Title, full$Survived), shade=TRUE)

第二种作图方式（用于观察总数目的场景）：

> barplot(table(full$Survived, full$Title), sub="Survival by Title", ylab="number of passengers", col=c("steelblue4","steelblue2"))
> legend("topleft",legend = c("Died","Survived"),fill=c("steelblue4","steelblue2"),inset = .05)

第三种作图方式（用于观察比例情况的场景）：

> barplot(prop.table(table(full$Survived, full$Title),2), sub="Survival by Title", ylab="number of passengers", col=c("steelblue4","steelblue2"))
> legend("topleft",legend = c("Died","Survived"),fill=c("steelblue4","steelblue2"),inset = .05)

当然还可以有第四种作图方式（同样是用于观察比例情况的场景）：

> library('ggthemes')
> ggplot(full, aes(x = Title, fill = factor(Survived))) + geom_bar(stat='count', position='fill') + theme_few()

不同风格的决策树

在上节数据缺失填补中我们见过这样一棵决策树：

> library("rpart")
> library("rpart.plot")
> my_tree <- rpart(Fare ~ Pclass + Fsize + Embarked, data = train, method = "class", control=rpart.control(cp=0.0001))
> prp(my_tree, type = 4, extra = 100)

如果我们想看到每个分支的比例关系还可以在枝干上下文章：

> prp(my_tree, type = 2, extra = 100,branch.type=1)

图中根据不同的枝干粗细能看出样本集中在那个分支上

数据总览方式

第一种：按列总览

优点：可以看到有哪些列，什么类型，每一列取值举几个例子，也能看到有多少行

> str(train)
'data.frame':  	2197291 obs. of  15 variables:
 $ people_id        : chr  "ppl_100" "ppl_100" "ppl_100" "ppl_100" ...
 $ activity_id      : chr  "act2_1734928" "act2_2434093" "act2_3404049" "act2_3651215" ...
 $ date             : chr  "2023-08-26" "2022-09-27" "2022-09-27" "2023-08-04" ...
 $ activity_category: chr  "type 4" "type 2" "type 2" "type 2" ...
 $ char_1           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_2           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_3           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_4           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_5           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_6           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_7           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_8           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_9           : chr  "" "" "" "" ...
 $ char_10          : chr  "type 76" "type 1" "type 1" "type 1" ...
 $ outcome          : int  0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 ...

第二种：分布总览

优点：能看出每一列的最大值、最小值、均值、中位数等分布数据

> summary(train)
comment_count      sex         has_free_course     score
 Min.   :   0.0        Min.   :0.0000   Min.   :0.0000        Min.   :0.00
 1st Qu.:   0.0        1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.0000        1st Qu.:0.00
 Median :   9.0        Median :1.0000   Median :0.0000        Median :4.90
 Mean   : 397.6        Mean   :0.6259   Mean   :0.3786        Mean   :2.92
 3rd Qu.: 169.0        3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:1.0000        3rd Qu.:5.00
 Max.   :5409.0        Max.   :2.0000   Max.   :1.0000        Max.   :5.00

第三种：采样浏览

优点：可以抽出其中少数样本看全部信息

> library(dplyr)
> sample_n(train, 4)
> sample_n(train, 4)
         people_id  activity_id       date activity_category char_1 char_2
513235  ppl_184793 act2_3805654 2023-02-25            type 2
1127284  ppl_29203 act2_1960547 2022-09-16            type 5
1174958 ppl_294918 act2_3624924 2022-10-19            type 3
1794311 ppl_390987  act2_633897 2023-02-10            type 2
        char_3 char_4 char_5 char_6 char_7 char_8 char_9   char_10 outcome
513235                                                      type 1       0
1127284                                                  type 1349       1
1174958                                                    type 23       0
1794311                                                     type 1       0

第四种：用户友好的表格采样浏览

优点：不自动换行，按表格形式组织，直观

> library(knitr)
> kable(sample_n(train, 4))
> kable(sample_n(train, 4))


|        |people_id  |activity_id  |date       |activity_category |char_1 |char_2 |char_3 |char_4 |char_5 |char_6 |char_7 |char_8 |char_9 |char_10   | outcome|
|:-------|:----------|:------------|:----------|:-----------------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:---------|-------:|
|1784154 |ppl_389138 |act2_2793972 |2022-11-03 |type 5            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 649  |       1|
|1138360 |ppl_294144 |act2_149226  |2022-09-18 |type 5            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 1058 |       0|
|1698603 |ppl_373844 |act2_3579388 |2022-08-27 |type 4            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 230  |       0|
|1505324 |ppl_351017 |act2_2570186 |2022-09-30 |type 5            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 248  |       0|

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R语言中的管道

shell中管道非常方便，比如把一个文件中第二列按数字排序后去重可以写成cat file | awk  '{print $2}' | sort -n -k 1 | uniq，那么R语言中的管道怎么用呢？我们先来看一个例子：

> library(dplyr)
> ggplot(filter(train, char_5 != ""), aes(x = outcome, fill = char_5)) + geom_bar(width = 0.6, position = "fill")

这个例子中有以下处理步骤：

1. 拿出train数据

2. 对train数据做过滤，过滤掉char_5这一列为空的样本

3. 用过滤好的数据执行ggplot画图

这三部如果用一层层管道操作就方便多了，实际上R语言为我们提供了这样的管道，即把函数的第一个参数单独提出来作为管道输入，管道操作符是%>%，也就是可以这样执行：

> train %>%
+ filter(char_5 != "") %>%
+ ggplot(aes(x=outcome, fill=char_10))+geom_bar(width=0.6, position="fill")

那么管道到底有什么好处呢？我们来追踪一下实际的过程来体会

假设我们样本长这个样子：

> library(knitr)
> kable(sample_n(train, 4))


|        |people_id  |activity_id  |date       |activity_category |char_1 |char_2 |char_3 |char_4 |char_5 |char_6 |char_7 |char_8 |char_9 |char_10   | outcome|
|:-------|:----------|:------------|:----------|:-----------------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:------|:---------|-------:|
|567545  |ppl_194099 |act2_1420548 |2023-02-08 |type 2            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 1    |       0|
|115164  |ppl_112033 |act2_2209862 |2022-10-23 |type 5            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 481  |       1|
|1616290 |ppl_369463 |act2_2515098 |2023-07-11 |type 4            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 295  |       0|
|1714893 |ppl_376799 |act2_1464019 |2022-10-01 |type 5            |       |       |       |       |       |       |       |       |       |type 1907 |       0|

这时我们发现有一些列是空值，如果我希望了解一下其中的char_5都有哪些取值以及比例情况，我们可以这样来做：

> train %>%
+ count(char_5)
# A tibble: 8 × 2
  char_5       n
   <chr>   <int>
1        2039676
2 type 1   49214
3 type 2   26982
4 type 3    6013
5 type 4    1995
6 type 5    5421
7 type 6   67989
8 type 7       1

现在我们看到了输出了char_5和n两列分别表示可能取值和频次，但是还是不够直观，希望画图来看，那么我们继续：

> train %>%
+ count(char_5) %>%
+ ggplot(aes (x = reorder(char_5,n), y = n)) +
+ geom_bar(stat = "identity", fill = "light blue")

发现我们有很多空值，这时我们继续调整：

> train %>%
+ filter(char_5!="") %>%
+ count(char_5) %>%
+ ggplot(aes (x = reorder(char_5,n), y = n)) +
+ geom_bar(stat = "identity", fill = "light blue")

这就是我们的管道的作用：一步一步调试，不需要总想着把参数插到函数的哪个位置

回到本源，最基本的作图

有人会说，R语言怎么总是画这么复杂的图像，但是却连最基本的散点图和折线图都不能画吗？下面回到本源，来展示一下R语言的最基本的作图功能。

> a <- c(49, 26, 69, 19, 54, 67, 19, 33)
> plot(a)

如果希望看到变化趋势，我们可以画折线图，加上type即可

> plot(a, type='b')

如果这是一个每日消费金额，我们想看累积消费怎么办？我们可以利用累积函数cumsum，它的功能像这个样子：

> a
[1] 49 26 69 19 54 67 19 33
> cumsum(a)
[1]  49  75 144 163 217 284 303 336
>

那么可以这样作图：

> plot(cumsum(a), type='b')

最后让我们用一个完美的正弦曲线收笔：

> x1 <- 0:100
> x2 <- x1 * 2 * pi / 100
> Y = sin(x2)
> par(family='STXihei') # 这句是为了解决图像中中文乱码问题
> plot(x2, Y, type='l', main='正弦曲线', xlab='x轴', ylab='y轴')