R語言：表格的線圖轉化

最先選取的是北京各區普通住宅成交十年（2016年及2006年）漲幅對比。這張圖比較plain，主要拿來練習：

1.數據表格的基本整理及計算

2. 數據的初步分析

3.線圖的基本繪圖

圖片來自網絡

圖片輸入為excel，然后倒入到r程序中。

install.packages("openxlsx")

library(openxlsx)

readFilePath<-"E:/citystock.xlsx"

mydata<-read.xlsx(readFilePath,"Sheet2")

按照短平快的思路，首先把線圖做出來

plot(mydata$y2006,col="red",ylim=c(0,95000),type="b")lines(mydata$y2016,col="blue",type="b")

lines單獨不能繪圖，所以要plot先行。

圖片版權為作者所有

2. 按照原始的表格，各區排名高低錯落，看不出來趨勢，所以插入order語句按照2006年的均價進行排序。然后檢查一下。

mydata<-mydata[order(mydata$y2006),]

mydata

3.修改plot及lines語句，進行美化，線條及圖例進行區分，因為區名是比較長的中文，所以字體要進行豎排及縮小，las=1，cex為0.5。

加入2006年及2016年均價的中間值（黃色線），作為參考。

mydata$mid<-(mydata$y2006+mydata$y2016)%/%2

plot(mydata$y2006,col="red",ylim=c(0,95000),type="b",xaxt="n",ylab="price")

lines(mydata$y2016,col="blue",type="b",pch=17,las=1)

lines(mydata$mid,col="gold",type="b",pch=16)

axis(1,las=2,at=c(1:16),labels=mydata$city,cex.lab=0.5)

4. 加入2006年，2016年各自的平均線，顏色為灰色及粉紅。這樣哪個區是超出的，一目了然。

abline(h=(mean(mydata$y2006)+mean(mydata$y2016))%/%2,col="grey")

abline(h=mean(mydata$y2016),col="pink")

abline(h=mean(mydata$y2006),col="pink")

5. 加入圖例legend，，在2016年均線上加入互動標注（點擊后才出現），以及缺省柵格

legend("topleft",bty="n",horiz=TRUE,pch=c(17,16,21),c("2016","mean","2006"),col=c("blue","gold","red"),cex=0.8)

text(locator(1),"2016均價",4,cex=.8,color="brown")

grid()

至此，由簡單表格轉化的圖表基本完成。不過從圖像來看，好像東城區漲幅最驚人，但是通過表格，其實東城區的漲幅并非最高。因此我們可能需要用條形圖再顯示。這個就需要我繼續努力啦。數據分析培訓