Olá, sou David Christensen e nestas lições mostrarei a você como fazer visualização de dados em R. Nesta lição, mostrarei como usar a função plot. A função plot vem na Base R e nos permite rapidamente visualizar nossos dados. Estaremos visualizando o conjunto de dados mtcarves. Para visualizar dados usando a função plot, tudo que precisamos fazer é digitar plot, nossos parênteses e depois os dados queremos traçar. Se quisermos traçar o conjunto de dados mtcarves, podemos digitar mtcarves. Isso irá representar graficamente todo o conjunto de dados. Observe que um gráfico foi preenchido na guia Plots em no canto inferior direito do RStudio. Existem várias colunas neste conjunto de dados e, portanto, é um tanto complicado ver o que foi planejado. Vou clicar no Zoom para que possamos ver mais de perto a visualização dos dados. Isso é um pouco melhor. Podemos ver as colunas nomeadas na diagonal, MPG, CYL e assim sobre. Esses nomes de colunas servem como nosso guia na grade para descobrir quais duas colunas estão sendo visualizadas em qualquer uma das visualizações. Isso é muito para se ver em uma visualização e, portanto, faz com que faz sentido reduzir isso a apenas, digamos, algumas colunas de dados. Vamos em frente e fazer isso agora. Então iremos em frente e criaremos um segundo enredo. E desta vez, vamos representar graficamente as primeiras seis colunas de dados em vez de todas as colunas de dados. Isso deve tornar um pouco mais fácil de gerenciar e visualizar. Então Vou digitar carros vazios novamente, e vamos limitar os dados às primeiras seis colunas de carros vazios. Então, adicionarei alguns colchetes e colocarei 1 dois pontos 6, e então visualizaremos esses dados. Ok, temos um novo gráfico na aba Plots, e você verá que este é um pouco mais fácil de ler. Vou ampliar este para o tamanho máximo para que possamos vê-lo um pouco mais perto. Aqui temos a visualização em tamanho real mostrando-nos o primeiras seis colunas de dados do conjunto de dados de carros vazios. Isso torna um pouco mais fácil começar a explorar os dados e veja algumas conexões entre as colunas. Uma coluna que me parece muito interessante é a relação entre MPG, milhas por galão e o peso do o veículo. Parece que existe uma relação entre o peso do veículo e as milhas por galão que o veículo alcança. Vamos voltar para o RStudio, onde podemos visualize apenas duas colunas de dados juntas. Ok, aqui estamos de volta à guia Script e vou agora crie outro enredo. E desta vez vamos representar graficamente essas duas colunas de interesse, a coluna MPG de carros vazios e os carros vazios coluna de peso. Podemos fazer isso digitando plot mais uma vez e nomeando o colunas dentro do gráfico que queremos visualizar. Então dentro da função plot, temos carros vazios, cifrão MPG para a coluna MPG, vírgula e depois a outra coluna, deseja visualizar, carros vazios, peso do cifrão. Vamos prosseguir e executar esta linha de código. Agora temos esse gráfico em nossa guia de gráficos. É um pouco mais fácil ver essa relação entre peso e milhas por galão. Podemos estilizar o enredo para ser mais interessante ou próprio explicativo, ou para obter insights adicionais do visualização. Vamos em frente e tentar alguns estilos básicos. Podemos adicionar cor aos pontos visualizados. Vamos em frente e voltamos à função onde traçamos MPG e a coluna de peso. E vou adicionar uma vírgula e declarar uma cor. Então vou usar COL e Vou definir isso igual a uma cor. Pode ser uma única cor. Então, entre aspas, colocarei vermelho. E vemos que a cor aparece destacada. E isso nos permite saber qual será a cor da visualização quando o executamos. Então, vamos em frente e executar isso apenas para ver o que obtemos. Todos os círculos dentro da visualização foram coloridos vermelho. Em vez de fornecer uma cor específica, poderíamos fornecer uma vetor. Por exemplo, poderíamos colocar vermelho azul como vetor. Então, adicionarei C para combinar o vermelho. Vou adicionar uma vírgula. E depois do vermelho, vou adicionar o azul. Vamos prosseguir e executar esta linha de código novamente. Isto é interessante. Agora nossa visualização tem pontos vermelhos e azuis. O vetor vermelho azul foi reciclado em todos os pontos na visualização. Em vez de colorir esta visualização aleatoriamente, faria mais sentido codificar outra coluna com cor. Vamos em frente e tentar. Sabemos que existe uma coluna para Cilindro. Deixe-me digitar mtCarsCylinder para que possamos ver esta coluna. Isso é mtCarsCyl. Aqui vamos nós. Pegamos a coluna. E vemos que os valores parecem que temos seis e quatros e oitos. Vamos apenas ter certeza de que essas são as colunas que temos nesses dados definir. Vamos prosseguir e encontrar os valores exclusivos desta coluna. Vou aplicar a função exclusiva ao mtCarsCylinder. E vemos quando executamos a coluna do cilindro dentro de um único, sim, seis, quatro e oito são os únicos valores que aparecem nesse coluna. Então o que vamos fazer é criar uma nova coluna de mtCars. Chamaremos essa nova coluna de Cor da Coluna. Poderíamos atribuir a esta coluna um valor vazio se quiséssemos apenas para começar as coisas. Vamos ver como é esta coluna. Portanto, agora temos uma coluna chamada Cor da Coluna, que está em branco. Então, vamos atribuir a esta coluna as cores com base em o valor da coluna do cilindro. Então começaremos com nosso mtCarsColumnColor. E vamos limitar isso a mtCars onde cilindro é igual quatro. E em qualquer lugar onde mtCarsCylinder for igual a quatro, definiremos isso igual ao valor da nossa primeira cor. E usaremos a cor Coral 2. Você deve estar se perguntando quais cores estão disponíveis e como encontre seus nomes. Podemos executar a função de cores para encontrar todos os disponíveis nomes de cores. Isso imprime todos os nomes de cores no console. Podemos então copiar e colar os nomes das cores na área do script para visualizá-los. Aqui colei algumas dezenas de nomes de cores disponíveis para a consola. Existem muitas cores para escolher. Ok, vou remover as cores do nosso script e depois podemos continuar codificando a cor da nossa coluna. Agora vamos codificar as cores dos carros de seis cilindros. Ok, então temos a cor da coluna mais uma vez. E vamos filtrar isso para cilindro igual a seis. E vamos igualar isto à nossa segunda cor. Ok, só nos resta uma cor. Vamos adicionar um valor de cor para mtCars onde cilindro é igual a oito. Vou colar isso. Atribuiremos aos carros de oito cilindros a cor cinza. E agora, se olharmos para mtCars mais uma vez, podemos ver que a cor da nossa coluna foi preenchida com essas três cores. Ok, estamos prontos para visualizar o mpg e o peso do mtCars colunas mais uma vez. Vamos subir e pegar o gráfico anterior e vou colá-lo abaixo. Portanto, temos um gráfico de mtCars mpg pelo peso da coluna. A única mudança que vamos fazer é que a cor agora vai pegue a cor da coluna de valor. Então, digitarei a cor da coluna do cifrão mtCars. E podemos visualizar nossos dados. Com o cilindro codificado por cores, podemos obter insights não apenas sobre a relação entre peso e milhas por galão. À primeira vista, podemos ver que os motores de oito cilindros têm menor economia de combustível do que os motores de quatro cilindros. Podemos continuar a estilizar nossa visualização até que esteja ao nosso gostar, ajustando o tamanho e formato dos pontos, bem como mudando a rotulagem de nossa visualização. Obrigado por assistir. Fique ligado no próximo vídeo onde vou te mostrar visualização usando o pacote ggplot2.
