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Visualisieren von Daten in R

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Das R-Ökosystem bietet mehrere Grafikbibliotheken, die über viele verschiedene Features verfügen. Standardmäßig enthält jeder Apache Spark-Pool in Microsoft Fabric mehrere kuratierte und beliebte Open-Source-Bibliotheken. Mithilfe der Bibliotheksverwaltungsfunktionen von Microsoft Fabric können Sie auch zusätzliche Bibliotheken und Versionen hinzufügen oder verwalten.

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.

  • Fügen Sie Ihr Notebook an ein Lakehouse an. 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 of ggplot2 scatterplot.

%%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 of rbokeh points.

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 of plot line.

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 of highchart scatter.

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

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