Семь параметров в шаблоне составляют грамматику графопостроителя, формальную систему визуализации изображений. Грамматика основана на понимании того, что можно однозначно описать любой участок кода как комбинацию набора данных, функции графопостроителя, набора соответствий, статистической обработки, настройки положения фрагментов чертежа, системы координат и схемы группирования подмножеств исходных данных.

Чтобы понять, как это работает, вспомните, как строился простейший график с самого начала: фиксировался набор данных, затем выполнялась статистическая обработка для извлечения вспомогательной информации. Далее, выбирался способ представления каждого исходного значения и новых данных. При этом настраивались эстетические свойства геометрических примитивов, чтобы сопоставление значений каждой переменной с положением, цветом или формой объекта несло определенную смысловую нагрузку. Затем выбирали систему координат, чтобы в ней наглядно разместить полученное изображение, это само по себе тоже несет определенную эстетику, сопоставляя значения переменных с x и y. В результате получался график, но опционально ещё настраивалось местоположение объектов внутри системы координат (корректировка положения) и разбиение графика на подграфики (фасетирование). Также можно было улучшить изображение, добавив один или несколько дополнительных слоёв, на каждом из которых использовался свой набор данных, функция графопостроителя, набор сопоставлений, собиралась дополнительная статистика и регулировалось положение.

При помощи описанного метода строятся графики практически любой сложности. Другими словами, выкристаллизовавшийся в главе шаблон кода охватывает сотни тысяч уникальных графиков.

Перейдем ко второй части, анонсированной в названии раздела. Да, визуализация является важным инструментом понимания, но считается большой удачей получить исходные данные сразу в пригодном для визуализации формате. Часто приходится создавать новые переменные или сводные таблицы, переименовывать переменные или изменять порядок следования наблюдений, чтобы сделать данные немного проще для повышения наглядности их визуализации. Рассмотрим, как сделать все это и многое другое, как преобразовывать данные с помощью пакет dplyr на примере обширного набора данных о рейсах, вылетающих из Нью-Йорка.

Сосредоточимся на том, как использовать пакет dplyr, – один из базовых инструментов tidyverse. Проиллюстрируем ключевые идеи, используя данные из базы nycflights13, и пакета ggplot2, чтобы визуализировать эти данные.

library(nycflights13)

library(tidyverse)

Обратите внимание на сообщение о возможных конфликтах, которое выводится при загрузке tidyverse, так как dplyr перезаписывает некоторые функции R. Если хотите использовать эти функции после загрузки dplyr, то нужно будет вводить их полные имена через два двоеточия, например, stats::filter().

Чтобы изучить основные способы работы с данными из dplyr, будем пользоваться базой данных nycflights13::flights, она содержит информацию по всем 336 776 рейсам, вылетевшим из Нью-Йорка. Данные поступают из Бюро статистики транспорта США, и вы можете с ними ознакомиться в любое время, просто введя в консоли:

flights

Заметим, что эта база данных при выводе в консоль отличается от вывода из других баз данных, которые применяли ранее. Показаны лишь первые несколько строк и столбцы, которые поместились на экране. Чтобы просмотреть весь набор данных, необходимо запустить: