Facettierung
Facettierung ist eine leistungsstarke Methode, um ein komplexes Diagramm in mehrere einfachere zu unterteilen und so den Vergleich von Daten über verschiedene Kategorien hinweg zu ermöglichen. Anstatt für jede Gruppe (z. B. jeden Kraftstofftyp) manuell separate Diagramme zu erstellen, bietet ggplot2 Funktionen wie facet_wrap() und facet_grid(), um automatisch Unterdiagramme für kategoriale Variablen zu generieren. Dadurch werden Trends, Ausreißer und Muster innerhalb von Untergruppen leichter erkennbar.
Beispiel: Facettierung nach Kraftstofftyp
Facettierung ermöglicht die Aufteilung eines Diagramms in mehrere Panels basierend auf den Werten einer kategorialen Variable. In diesem Beispiel wird das Streudiagramm von Verkaufspreis vs. gefahrene Kilometer in separate Panels für jeden Kraftstofftyp unterteilt.
ggplot(df, aes(x = km_driven, y = selling_price)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ fuel) +
labs(title = "Selling Price vs Kilometers Driven (by Fuel Type)")
Dies erleichtert den Vergleich von Zusammenhängen zwischen den Kategorien, da jeder Kraftstofftyp in einem eigenen Diagramm dargestellt wird. Muster, die in einem kombinierten Streudiagramm verborgen bleiben könnten, werden durch die Trennung deutlicher.
Beispiel: Facet Grid für Kraftstoff und Getriebe
Ein Facet Grid kann verwendet werden, um ein Diagramm anhand von zwei kategorialen Variablen in mehrere Panels zu unterteilen. In diesem Beispiel wird das Streudiagramm von Verkaufspreis vs. gefahrene Kilometer nach Kraftstofftyp (Zeilen) und Getriebetyp (Spalten) aufgeteilt.
ggplot(df, aes(x = km_driven, y = selling_price)) +
geom_point() +
facet_grid(fuel ~ transmission) +
labs(title = "Selling Price vs Kilometers Driven (by Fuel and Transmission)")
Diese Visualisierung ermöglicht einen einfachen Vergleich, wie sich der Zusammenhang zwischen Laufleistung und Preis nicht nur nach Kraftstofftyp, sondern auch nach Getriebe unterscheidet. Sie bietet eine übersichtliche, nebeneinander angeordnete Darstellung von Mustern über mehrere Kategorien hinweg.
Zusammenfassung der Diagrammtypen
Danke für Ihr Feedback!
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
Can you explain the difference between facet_wrap() and facet_grid()?
How do I choose which variable to facet by in my plot?
Can you give more examples of when faceting is useful?
Awesome!
Completion rate improved to 4Facettierung
Swipe um das Menü anzuzeigen
Facettierung ist eine leistungsstarke Methode, um ein komplexes Diagramm in mehrere einfachere zu unterteilen und so den Vergleich von Daten über verschiedene Kategorien hinweg zu ermöglichen. Anstatt für jede Gruppe (z. B. jeden Kraftstofftyp) manuell separate Diagramme zu erstellen, bietet ggplot2 Funktionen wie facet_wrap() und facet_grid(), um automatisch Unterdiagramme für kategoriale Variablen zu generieren. Dadurch werden Trends, Ausreißer und Muster innerhalb von Untergruppen leichter erkennbar.
Beispiel: Facettierung nach Kraftstofftyp
Facettierung ermöglicht die Aufteilung eines Diagramms in mehrere Panels basierend auf den Werten einer kategorialen Variable. In diesem Beispiel wird das Streudiagramm von Verkaufspreis vs. gefahrene Kilometer in separate Panels für jeden Kraftstofftyp unterteilt.
ggplot(df, aes(x = km_driven, y = selling_price)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ fuel) +
labs(title = "Selling Price vs Kilometers Driven (by Fuel Type)")
Dies erleichtert den Vergleich von Zusammenhängen zwischen den Kategorien, da jeder Kraftstofftyp in einem eigenen Diagramm dargestellt wird. Muster, die in einem kombinierten Streudiagramm verborgen bleiben könnten, werden durch die Trennung deutlicher.
Beispiel: Facet Grid für Kraftstoff und Getriebe
Ein Facet Grid kann verwendet werden, um ein Diagramm anhand von zwei kategorialen Variablen in mehrere Panels zu unterteilen. In diesem Beispiel wird das Streudiagramm von Verkaufspreis vs. gefahrene Kilometer nach Kraftstofftyp (Zeilen) und Getriebetyp (Spalten) aufgeteilt.
ggplot(df, aes(x = km_driven, y = selling_price)) +
geom_point() +
facet_grid(fuel ~ transmission) +
labs(title = "Selling Price vs Kilometers Driven (by Fuel and Transmission)")
Diese Visualisierung ermöglicht einen einfachen Vergleich, wie sich der Zusammenhang zwischen Laufleistung und Preis nicht nur nach Kraftstofftyp, sondern auch nach Getriebe unterscheidet. Sie bietet eine übersichtliche, nebeneinander angeordnete Darstellung von Mustern über mehrere Kategorien hinweg.
Zusammenfassung der Diagrammtypen
Danke für Ihr Feedback!
