Visualizar datos en R
El ecosistema de R ofrece varias bibliotecas de grafos que vienen empaquetadas con muchas características diferentes. De manera predeterminada, cada Grupo de Apache Spark en Microsoft Fabric contiene un conjunto de bibliotecas de código abierto seleccionadas y populares. Agregue o administre bibliotecas o versiones adicionales usando las capacidades de administración de bibliotecas de Microsoft Fabric.
Requisitos previos
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Inicie sesión en Microsoft Fabric.
Use el conmutador de experiencia en el lado izquierdo de la página principal para cambiar a la experiencia de ciencia de datos de Synapse.
Abra o cree un cuaderno. Para obtener información sobre cómo hacerlo, consulte Uso de cuadernos de Microsoft Fabric.
Establezca la opción de lenguaje en SparkR (R) para cambiar el lenguaje principal.
Adjunte el cuaderno a un almacén de lago. En el lado izquierdo, seleccione Añadir para añadir un almacén de lago existente o crear uno.
ggplot2
La biblioteca ggplot2 es popular para la visualización de datos y el análisis exploratorio de datos.
%%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 es una biblioteca de trazado de R nativa para crear gráficos interactivos.
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 es una biblioteca de grafos de R que hace gráficos interactivos de calidad de publicación.
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 es un contenedor de R para la biblioteca de JavaScript Highcharts y sus módulos.
library(magrittr)
library(highcharter)
hchart(mtcars, "scatter", hcaes(wt, mpg, z = drat, color = hp)) %>%
hc_title(text = "Scatter chart with size and color")