第 10 章 explore包

参考来源：公众号“R语言统计与绘图”

这个包可以用于简化探索性数据分析，并且可以在RStudio中以交互式的形式进行。

# install.packages("explore") 
library(dplyr) 
library(explore)

data(iris) # 加载数据集

10.1 包的使用

explore(iris) # 探索数据集

• variable是我们想要探索分析的变量，在右边会显示该变量数据的分布图，下面显示的是该变量的描述统计信息。

• report all按钮可以在浏览器显示数据集中所有变量的统计描述信息，同样是图形和数据相结合。

• target中添加变量，比如说添加Species变量，我们可以看到右边会显示两个变量之间的分布关系。

运行下面的代码也能得到同样的结果。

## 会在电脑默认路径explore文件里生成一个report.html，打开即可
iris %>% report(output_file = "report.html",
                output_dir = "explore")

生成网页报告

## 显示数据集所有变量与Species变量的关系
iris %>% 
  report(output_file = "report2.html", 
         output_dir = "explore",
         target = Species)

生成网页报告2

target可以是连续变量，也可以是分类变量。如果和探索变量都是连续变量，可以分析相关性。

iris %>% explore(Sepal.Length, Petal.Length)

iris %>% explore(Sepal.Length, Petal.Length, 
                 target = Species)

iris %>% 
  select(Sepal.Length, Sepal.Width) %>% # 选两个变量
  explore_all()

iris %>% 
  select(Sepal.Length, Sepal.Width, Species) %>% 
  explore_all(target = Species) # 添加target变量