第 8 週 07_ggplot視覺化語法

演練這個單元時，建議開啟原論文與code-book.pdf，搭配演練過程隨時參考。

[dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/),[ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/)的開發者有說明網站，程式碼有用到這些函式但遇到卡關的話，可先從說明網站找找可行範例。

單元4~單元9建議同學可參考電子書與講義課前自行演練，上課會有最佳學習效果。

單元7的作業檔案改編自“stub-data-viz.Rmd”。

這個單元是逐步拆解第5週的練習7，仔細演練ggplot2函式的程式碼佈局。最後有追加一個電子書沒有的演練項目，視實際上課狀況，追加演練項目做為課堂或課後作業。

8.1 練習1: dplyr函式小測驗

在作業Rmd的預置chunk撰寫能回覆電子書7.2問題的程式碼。

本次設定為課後演練

ggplot2繪圖的製程，如同“提拉米蘇”。

圖片來源：浪子遊創用CC 姓名標示-非商業性-禁止改作 3.0 台灣授權條款

使用已學到的dplyr函式，重製這份表格。

會使用到的函式有 dplyr::summarise(),dplyr::summarise(),dplyr::mutate(),base::ifelse

gender	Number of participants
Female	843
Male	149

同第7週的練習1與2，匯入資料並挑出需要的欄位summarydata。

資料輸入繪圖函式前，要確認做為分組軸線的變項，類別(class)必須是因子(factor)，否則函式無法處理。

演練電子書7.5的操作。觀察第5週演練7的函式，在那裡出現將變項類別轉換為因子？

補充：R物件的類別連結至Datacamp

演練電子書7.6的操作步驟，每個步驟用一個R chunk測試，試著改變函式中的參數，紀錄改變後的測試結果。

使用已學到的dplyr函式，重製這份表格。

會使用到的函式有 dplyr::summarise(),dplyr::group_by(),dplyr::mutate(),base::ifelse,base::quantile(),stats::IQR()

Income	lower_bound	Q1	Median	Q3	upper_bound
Above Average	44	62.0	72	80	98.0
Average	45	64.0	75	83	102.0
Below Average	43	63.5	76	84	104.5

演練電子書7.7的程式碼，參考電子書的建議，調整geom_violin()與geom_boxplot()的參數並測試。

課後演練: 小提琴圖最高峰的分數為何不等於中位數？也不是平均值？如果最高峰等於中位數與平均值，小提琴圖會是什麼模樣？

演練電子書7.8的程式碼，將上一個項目的geom_violin()與geom_boxplot()順序調換，測試繪圖結果。

詳見單元7作業Rmd檔。