Visualisieren von Daten in R

Das R-Ökosystem bietet mehrere Graphing-Bibliotheken mit unterschiedlichen Funktionen. Standardmäßig enthält jede Spark-Instanz in Microsoft Fabric eine Reihe kuratierter, beliebter Open-Source-Bibliotheken. Fügen Sie Bibliotheken und Versionen hinzu oder verwalten Sie sie mithilfe der Microsoft Fabric-Bibliotheksverwaltungsfunktionen.

Voraussetzungen

  • Öffnen oder erstellen Sie ein Notebook. Informationen dazu finden Sie unter Verwenden von Microsoft Fabric-Notebooks.

  • Legen Sie zum Ändern der primären Sprache die Sprachoption auf SparkR (R) fest.

  • Verbinden Sie Ihr Notebook mit einem Lakehouse. Wählen Sie auf der linken Seite Hinzufügen aus, um ein vorhandenes Lakehouse hinzuzufügen oder ein Lakehouse zu erstellen.

ggplot2

Die Bibliothek ggplot2 ist beliebt für die Datenvisualisierung und explorative Datenanalyse.

Screenshot eines ggplot2-Streudiagramms. 

%%sparkr
library(ggplot2)
data(mpg, package="ggplot2") 
theme_set(theme_bw()) 

g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy))

# Scatterplot
g + geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=F) +
  labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", 
       y="hwy", 
       x="cty", 
       title="Scatterplot with overlapping points", 
       caption="Source: midwest")

rbokeh

rbokeh ist eine native R-Plottingbibliothek zum Erstellen interaktiver Grafiken.

Screenshot von rbokeh-Punkten. 

library(rbokeh)
p <- figure() %>%
  ly_points(Sepal.Length, Sepal.Width, data = iris,
    color = Species, glyph = Species,
    hover = list(Sepal.Length, Sepal.Width))
p

R Plotly

Plotly ist eine R-Graphbibliothek, mit der interaktive, publikationsreife Graphen erstellt werden.

Screenshot der Kurve. 

library(plotly) 

fig <- plot_ly() %>% 
  add_lines(x = c("a","b","c"), y = c(1,3,2))%>% 
  layout(title="sample figure", xaxis = list(title = 'x'), yaxis = list(title = 'y'), plot_bgcolor = "#c7daec") 

fig

Highcharter

Highcharter ist ein R-Wrapper für die Highcharts-JavaScript-Bibliothek und ihre Module.

Screenshot eines Highcharts-Streudiagramms. 

library(magrittr)
library(highcharter)
hchart(mtcars, "scatter", hcaes(wt, mpg, z = drat, color = hp)) %>%
  hc_title(text = "Scatter chart with size and color")

Zugehöriger Inhalt

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