本次笔记整理了第一部分《探索》，具体函数的用法还是要去之前的笔记看一下
R 数据科学笔记：1
R 数据科学笔记：2
R 数据科学笔记：3

# 1.ggplot2 相关

gglpot2 绘图模板：

ggplot(data = <DATA>) +<GEOM_FUNCTION>(mapping = aes(<MAPPINGS>),stat = <STAT>,position = <POSITION>) +<FACET_FUNCTION>

真正的绘图命令（stat_ ，geom_ ，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。

geom_abline 线图，由斜率和截距指定
geom_area 面积图（即连续的条形图）
geom_bar 条形图
geom_bin2d 二维封箱的热图
geom_blank 空的几何对象，什么也不画
geom_boxplot 箱线图
geom_contour 等高线图
geom_crossbar crossbar 图（类似于箱线图，但没有触须和极值点）
geom_density 密度图
geom_density2d 二维密度图
geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等）
geom_errorbarh 水平误差线
geom_freqpoly 频率多边形（类似于直方图）
geom_hex 六边形图（通常用于六边形封箱）
geom_histogram 直方图
geom_hline 水平线
geom_jitter 点、自动添加了扰动
geom_line 线
geom_linerange 区间，用竖直线来表示
geom_path 几何路径，由一组点按顺序连接
geom_point 点
geom_pointrange 一条垂直线，线的中间有一个点（与 Crossbar 图和箱线图相关，可以用来表示线的范围）
geom_polygon 多边形
geom_quantile 一组分位数线（来自分位数回归）
geom_rect 二维的长方形
geom_ribbon 彩虹图（在连续的 x 值上表示 y 的范围，例如 Tufte 著名的拿破仑远征图）
geom_rug 触须
geom_segment 线段
geom_smooth 平滑的条件均值
geom_step 阶梯图
geom_text 文本
geom_tile 瓦片（即一个个的小长方形或多边形）
geom_vline 竖直线

统计变换函数
stat_abline 添加线条，用斜率和截距表示
stat_bin 分割数据，然后绘制直方图
stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示
stat_binhex 二维密度图，用六边形表示
stat_boxplot 绘制带触须的箱线图
stat_contour 绘制三维数据的等高线图
stat_density 绘制密度图
stat_density2d 绘制二维密度图
stat_function 添加函数曲线
stat_hline 添加水平线
stat_identity 绘制原始数据，不进行统计变换
stat_qq 绘制 Q-Q 图
stat_quantile 连续的分位线
stat_smooth 添加平滑曲线
stat_spoke 绘制有方向的数据点（由 x 和 y 指定位置，angle 指定角度）
stat_sum 绘制不重复的取值之和（通常用在三点图上）
stat_summary 绘制汇总数据
stat_unique 绘制不同的数值，去掉重复的数值
stat_vline 绘制竖直线

aes : 用于修改 geom_XXX () aes 参数控制了对哪些变量进行图形映射，图形属性（aes） 横纵坐标（x 与 y）、点的大小（size）、颜色（color），透明度（alpha）和形状（shape）等。

position: 定位函数。
position_dodge 并列。
position_fill 填充。
position_identity 不对位置进行处理。
position_jitter 扰动处理。
position_stack 堆叠处理。

coord：坐标函数。
coord_cartesian 笛卡儿坐标。
coord_equal 等尺度坐标（斜率为 1）。
coord_flip 翻转笛卡儿坐标。
coord_map 地图投影 。
coord_polar 极坐标投影 。
coord_trans 变换笛卡儿坐标。

# 2.dplyr 数据转换

1. 按行筛选:filter (): 按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集，类似于 subset () 函数

2. 按列筛选:select ():select () 用列名作参数来选择子数据集。
starts_with (“abc”) 匹配以 “abc” 开头的名称
ends_with (“xyz”) 匹配以 “xyz” 结尾的名称
ontains (“ijk”) 匹配包含 “ijk” 的名称
matches (“(.)\1”) 匹配正则表达式的那些变量

3. 排列行:arrange (): 改变行的顺序，如果列名不止一个，就使后面的列在前面的基础上进行排序

4. 添加新变量:mutate ():mutate 可以对数据框中已有的变量进行操作或者增加变量，如果只想保留新变量，可以使用 transmute () 函数

5. 分组摘要:summarize: 与 group_by () 连用可以构成 dplyr 的最常用操作之一：分组摘要，亦可以与 mutate () 和 filter () 结合。