R 語言是一款統計程式語言，不過大部分的人會不懂沒學過統計要如何使用？但是在職場上常常都需要繪製圖表，很多人還在使用excel作為畫圖的工具，在這裡我想一邊學習如何使用 R 做資料分析，一邊透過po文的方式記錄讀書心得。在做資料分析的第一件事情就是去學該如何畫圖， R 可以透過簡單的語法把資料繪製成你想要圖表。

這篇文章是要使用 ggplot2 做資料視覺化，簡單來說就是把一筆資料的內部資訊透過畫圖來呈現。ggplot2 是一個 R 的package，當你要使用package時，需使用library這個指令來載入。因為 ggplot2 包含在 tidyverse 這個package的內部，所以我們載入 tidyverse 即可。

library(tidyverse)

如果你沒有 tidyverse 這個package，那就輸入以下指令進行下載。

install.packages("tidyverse")

載入 tidyverse 後，內部也同時包含了很多資料。以下我們來看看mpg這筆資料，他是蒐集了38種車型的觀察資料。

mpg

從上面我們可以看到 mpg 是234 x 11 的資料框型態，其中有234筆資料，以及11種變因。接著我們可以透過 ?mpg 去查看那些變因代表的意思，如下：

1.manufacturer:manufacturer name

2.model:model name

3.displ:engine displacement, in litres

4.year:year of manufacture

5.cyl:number of cylinders

6.trans:type of transmission

7.drv:the type of drive train, where f = front-wheel drive, r = rear wheel drive, 4 = 4wd

8.cty:city miles per gallon

9.hwy:highway miles per gallon

10.fl:fuel type

11.class:"type" of car

其中displ代表的意思是車子的引擎大小，hwy代表的意思是車子在高速公路上的燃油效率。在相同行駛距離的情況下，低燃油效率的車子需要消耗的燃料會比高燃油效率的車子還來的高。

那我們首先可以先來繪製一張 mpg 的圖表，以displ當橫軸，hwy當縱軸。

ggplot(data=mpg)+
  geom_point(mapping=aes(x=displ,y=hwy))

從這個圖表可以很容易看出displ跟hwy之間有負相關的關係，這從資料框中並不容易看到。也就是說，資料顯示大引擎的車子使用的燃料比小車子還多。

我們來看看上面的程式碼，其中 ggplot() 可以繪製一個灰底的圖表，他的參數是data，接著 geom_point 這個函數是用來繪製散佈圖的，除了散佈圖以外， geom 還可以繪製各種不同的圖表，而 aes() 中的x與y參數即代表什麼變數要映射到x軸以及y軸， aes() 還有其他一些較為複雜的語法，我們之後會慢慢看到。

我們也可以透過一些簡單的語法來查看資料。

nrow(mpg)
ncol(mpg)
glimpse(mpg)
head(mpg)

從 glimpse() 和 head() 這兩個語法我們可以看到，他們都是可以"稍微"展示一下資料內部的形式。而nrow跟ncol是用來查看資料的行列個數的。

本次的介紹就到這裡，下一次會介紹 aes() 的操作，以及其他圖表的繪製方式，謝謝大家。