UNIT2C：Comics Dataset (1)
中山大學管理學院 卓雍然
2024-02-25 17:21:11
DC and Marvel
在繼續之前，let’s have some fun! 在這程式筆記中，我們將使用漫畫人物的資料集來回顧、介紹和練習 R 的內建函數。 ( 資料來源: Kaggle.com )
1. 讀入並檢查資料框的結構
🌻 read.csv() - 讀取CSV（逗號分隔值）的文件
D = read.csv("data/comics1.csv")🌻 nrow() - 確認row的數量
nrow(D)[1] 7250🌻 ncol() - 確認column的數量
ncol(D)[1] 9資料框之中 …
- 一個
row又稱為一筆資料或一筆紀錄(record)，它代表一個研究對象、一個分析單位 - 一個
column又稱為一個欄位、變數(variables)或屬性(attributes)，它代表研究對象的某個屬性或量測值
🌻 str() -
用來檢查資料框的結構，每個column的資料種類
str(D)'data.frame': 7250 obs. of 9 variables:
$ publisher : chr "dc" "dc" "dc" "dc" ...
$ name : chr "Batman (Bruce Wayne)" "Superman (Clark Kent)" "Green Lantern (Hal Jordan)" "James Gordon (New Earth)" ...
$ align : chr "Good" "Good" "Good" "Good" ...
$ eye : chr "Blue" "Blue" "Brown" "Brown" ...
$ hair : chr "Black" "Black" "Brown" "White" ...
$ sex : chr "Male" "Male" "Male" "Male" ...
$ alive : chr "Living" "Living" "Living" "Living" ...
$ appearances: int 3093 2496 1565 1316 1237 1231 1121 1095 1075 1028 ...
$ year : int 1939 1986 1959 1987 1940 1941 1941 1989 1969 1956 ...2. 檢查變數
🌻 summary()
是檢查資料框(每個column的)內容最方便的方式
summary(D) publisher name align eye
Length:7250 Length:7250 Length:7250 Length:7250
Class :character Class :character Class :character Class :character
Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
hair sex alive appearances
Length:7250 Length:7250 Length:7250 Min. : 1
Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 3
Mode :character Mode :character Mode :character Median : 8
Mean : 42
3rd Qu.: 26
Max. :4043
year
Min. :1936
1st Qu.:1978
Median :1992
Mean :1989
3rd Qu.:2004
Max. :2013
🗿 QUIZ 2：
■
這個資料框的名字是什麼?
■ 我們要分析的目標對象是什麼?
■
我們感興趣的屬性是哪些?
■ 資料集有哪些是數值型的column ?
■
資料集有哪些是字串型的column ?
■
哪些是字串型的column是類別 欄位呢?
🌷
請注意，對不同資料種類的欄位，summary()會以不同的方式進行匯總
- 對於數值欄位，會以統計量的方式回報該變數的分佈
- 對於類別欄位，會顯示各類別的分佈 (後面會詳細說明)
- 對於字串欄位，只顯示它們的種類
💡 分佈 & 統計量
■
分佈 : 是一種描述變數的方式，它描述著 …
◇
變數值的變化
◇ 也就是說，變數的值是如何分佈的?
■
統計量 : 數值變數的某種具體特徵
◇ 舉例來說:
平均(mean), 中位數(median), 最小值(min), 最大值(max)
■
變數的分佈可以用兩種型式表示 :
◇ 在數字上， 用統計量表示 或者
◇ 以圖形上，用繪圖的方式表示
2.1 檢查數值(連續)變數
🌻 mean(), median, max,
min() - 取得數值變數的個別統計量
c( mean=mean(D$year), median=median(D$year),
max=max(D$year), min=min(D$year) ) mean median max min
1989 1992 2013 1936 🌻 summary 一次獲得所有主要的統計量
summary(D$year) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1936 1978 1992 1989 2004 2013 🌻 hist() - 畫出數值變數的分佈
par(mfrow=c(1,2), mar=c(2,2,3,2), cex=0.6) # 2 plots in a row, smaller font
hist(D$year, main="year")
🌻 log()
當分佈很不均勻時，對數函數(log)有助於減輕極端值的視覺效果
hist(D$appearances, main="appearances")
log(D$appearances,10) %>% hist(main="log(appear.)")
2.2 檢查類別(離散型)變數
🌻 table() 列出並各類別的個數
table(D$align)
Bad Good Neutral
2915 3178 1157 請注意，它是依類別名稱的字母順序排列
🌻 barplot() 視覺化離散變數的分佈
par(mfrow=c(1,1), cex=0.6) # 1 plots in a row
table(D$align) %>% barplot(main="align")
🗿 QUIZ 2.2
■
分佈是什麼意思?
■ 我們如何檢查
數值 變數的分佈?
■ 我們如何檢查
類別 變數的分佈？
■
我們可以以統計量或圖形檢查變數，哪種方式比較好呢?
■ …
■ 以統計量檢查變數 appearances
■
以圖形方式檢查變數 year
■ 以統計量檢查變數
sex
■ 以圖形方式檢查變數 eye
3. 字串(Character) vs. 因素(Factor)
在R裡面，原始資料之中的字串欄位可以被儲存為因素(factor)或字串(character)變數，
這兩種變數之間可以相互轉換。
好比說，align這個欄位一開始是被當作字串變數讀入，
我們可以用以下的指令將其轉變為一個具有3個不同的類別(f.align
🌻 factor() - 將字串向量轉為因素向量
D$f.align = factor(D$align, levels=c("Good","Neutral","Bad"))有需要的話，我們可以指定因素變數之中各類別(levels)的排列順序
par(mfrow=c(1,2), cex=0.7)
table(D$align) %>% barplot(main="align")
table(D$f.align) %>% barplot(main="f.align")
我們將 eye也轉為因素變數
D$eye = factor(D$eye)現在，它變成了 8 個類別(levels)的因素變數
str(D$eye) Factor w/ 8 levels "Black","Blue",..: 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 ...🌻 level(x) 列出因素變數x之中的所有類別
levels(D$eye)[1] "Black" "Blue" "Brown" "Green" "others" "Red" "White" "Yellow"若我們在 factor() 中沒有指定
levels時，各類別將以英文字母的順序排列
table(D$eye)
Black Blue Brown Green others Red White Yellow
619 2477 2210 664 359 423 291 207 🌻 sort() 對向量進行(升冪)排列
par(mfrow=c(1,1), cex=0.7)
table(D$eye) %>% sort(dec=T) %>% barplot
summary(D) publisher name align eye
Length:7250 Length:7250 Length:7250 Blue :2477
Class :character Class :character Class :character Brown :2210
Mode :character Mode :character Mode :character Green : 664
Black : 619
Red : 423
others : 359
(Other): 498
hair sex alive appearances
Length:7250 Length:7250 Length:7250 Min. : 1
Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 3
Mode :character Mode :character Mode :character Median : 8
Mean : 42
3rd Qu.: 26
Max. :4043
year f.align
Min. :1936 Good :3178
1st Qu.:1978 Neutral:1157
Median :1992 Bad :2915
Mean :1989
3rd Qu.:2004
Max. :2013
🌷 在 summary() 中，因素 (或類別) 變數最多只會列出 6
筆資料，其他則歸類為 Other 。
💡字串 (Character) vs. 因素
(Factor)
■ 字串和因素都可以用於表示類別變數。
■
雖然儲存和呈現的方式不盡相同，但大多數的情況兩者可以交換使用。
■
某些類別 columns 可能會以字串的形式被讀入。
■ 所以，我們應該檢查每一
column 的變數型態。
■
通常，我們只需維持它們的原樣，在必要時將它們轉換型態即可。
4. 排序 (Order) 和 篩選 (Filter)
如果我們想要列出出現次數(appearances)最多的10個漫畫人物
…
4.1 Sorting 和 Ordering 的區別
我們可以以降冪的方式(decreasing=T)對D$appearances進行sort()並
使用head()從向量中挑選出最前面10個值
sort(D$appearances, decreasing=T) %>% head(10) [1] 4043 3360 3093 3061 2961 2496 2258 2255 2072 2017這樣我們可以看到D$appearances之中最大的10個數字，但 …
他們是誰呢？
🌻 sort(x)
對x的內容進行排序並返回結果
🌻 order(x)
依x的內容排序建立一個索引向量，(用來重新排序其他的物件)
D[order(D$appearances,decreasing=T), c("year","appearances","name")] %>% head(10) year appearances name
2424 1962 4043 Spider-Man (Peter Parker)
2425 1941 3360 Captain America (Steven Rogers)
1 1939 3093 Batman (Bruce Wayne)
2426 1974 3061 Wolverine (James \\"Logan\\" Howlett)
2427 1963 2961 Iron Man (Anthony \\"Tony\\" Stark)
2 1986 2496 Superman (Clark Kent)
2428 1950 2258 Thor (Thor Odinson)
2429 1961 2255 Benjamin Grimm (Earth-616)
2430 1961 2072 Reed Richards (Earth-616)
2431 1962 2017 Hulk (Robert Bruce Banner)如此我們可以按順序看到前10名最常出現的角色的出現年分(year)、出現次數(appearances)和名稱
(name)。
4.2 有條件的進行篩選 (Order)
🌻 subset(x, 條件, select=y)
依照所給定的條件篩選row，並依欄位名稱選擇column
d = subset(D, alive=="Deceased" & sex=="Female", select=c("year","appearances","name"))
d[order(d$appearances, decreasing=T), ] %>% head(10) year appearances name
2450 1963 1107 Jean Grey (Earth-616)
2510 1965 384 Gwendolyne Stacy (Earth-616)
50 1999 301 Kendra Saunders (New Earth)
2569 1975 259 Moira Kinross (Earth-616)
2571 1972 257 Namorita Prentiss (Earth-616)
2597 1964 226 Karen Page (Earth-616)
85 1971 216 Big Barda (New Earth)
103 1971 177 Talia al Ghul (New Earth)
2650 1964 170 Hela (Earth-616)
2651 1976 170 Lilandra Neramani (Earth-616)以上，我們可以看到前10名出現次數最多的已故女性角色。
🗿 QUIZ 4.2
■ 列出出現次數為前
10 名的金髮綠眼女性角色
■ 列出 5 個最早出現的紅髮、紅眼男性的
year, publisher, align, 和
name
5. 計數和比例
📋 為每個程式碼區塊寫下註解，將其作為自己的筆記本。
5.1 使用邏輯運算式計算數量和比例
🌻 用 sum() 來計算一個邏輯向量裡面 TRUE
的個數
sum(D$align == "Good")[1] 3178🌻 用 mean() 來計算一個邏輯向量裡面 TRUE
的比例
mean(D$align == "Good")[1] 0.43835.2 table()和prop.table()
🌻 table() 列出一個向量裡各不同的值出現的次數
table(D$align)
Bad Good Neutral
2915 3178 1157 🌻 prop.table() 將計數轉換成比例
table(D$align) %>% prop.table
Bad Good Neutral
0.4021 0.4383 0.1596 如果我們在table()中放入兩個變數，會發生什麼事呢?
table(D$f.align, D$sex)
Female Male
Good 1264 1914
Neutral 432 725
Bad 676 2239查看prop.table的線上說明(F1)，它的margin這個參數的作用是什麼？
table(D$f.align, D$sex) %>% prop.table
Female Male
Good 0.17434 0.26400
Neutral 0.05959 0.10000
Bad 0.09324 0.30883table(D$f.align, D$sex) %>% prop.table(1)
Female Male
Good 0.3977 0.6023
Neutral 0.3734 0.6266
Bad 0.2319 0.7681table(D$f.align, D$sex) %>% prop.table(2)
Female Male
Good 0.5329 0.3924
Neutral 0.1821 0.1486
Bad 0.2850 0.4590
我們來練習一下,
- 資料中有多少個壞男人 ❓
- 壞角色之中有多少比率是女的 ❓
- 女性之中有多少比率是壞人 ❓
🏆 Group
Competition Round 1
6. 分類統計與分群運算
6.1 分類統計
要回答Kahoot的最後兩個問題，以上我們是先做兩維的`table()，然後再從一個2x3的矩陣中去找答案。實際上，我們有有更精簡的做法，可以只算出我們想要比較的兩個數字。
🌻
tapply(value, group, fun)依據group對value做fun
tapply(D$align == "Neutral", D$sex, sum)Female Male
432 725 按性別計算中立的人數
tapply(D$align == "Neutral", D$sex, mean)Female Male
0.1821 0.1486 按性別計算中立的角色的比例
我們來練習一下,
- 每種頭髮顏色中女性的比例分別是多少 ❓
- 女性之中，每種頭髮顏色各有多少人 ❓
🏆 Group
Competition Round 2
7 補充教材
7.1 時序與趨勢
資料中常有一些時間欄位，像是年分(year)或年代(decade)
D$decade = (D$year - 1900) %/% 10
table(D$decade)
3 4 5 6 7 8 9 10 11
28 271 106 678 823 1304 1581 1803 656 我們可以依decade算出中性角色的比例
v = tapply(D$align == "Neutral", D$decade, mean) %>% round(3); v 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0.071 0.077 0.094 0.137 0.180 0.137 0.134 0.182 0.250 如果把這些數據繪製為圖形，將更容易觀察出趨勢。
🌻 plot(x, y, type) 以不同的方式繪製x和y方向的數據
type="p"散點圖（預設值）type="l"線形圖type="b"帶標記的線圖- 有關更多線型和參數，請參見線上說明（
F1）
# 繪製圖形序列以查看趨勢
par(mfcol=c(2,2), mar=c(4,3,2,1), cex=0.7)
v %>% barplot() # 直條圖
plot(names(v), v) # 散點圖
plot(names(v), v, type='l') # 線形圖
plot(names(v), v, type='b',
ylim=c(0,0.25), # 帶標記的從零開始的線圖
main="各年代中性角色的比例", # 圖表與橫軸名稱
xlab="年代") 
以上哪以種方式比較容易看見正確的趨勢呢？
7.2 按分類排列的序列
tapply(value, group, function)可以一次接受多個分組變數，如
v = tapply(D$align=="Bad", list(D$sex, D$decade), mean) %>% round(3); v 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Female 0.125 0.156 0.312 0.198 0.255 0.266 0.352 0.288 0.250
Male 0.050 0.274 0.289 0.559 0.480 0.457 0.513 0.414 0.439🌻
lines()在現有繪圖中添加一條線。例如，我們可以比較不同性別的壞角色比例的趨勢，如下所示。
par(mfrow=c(1,1), mar=c(3,3,2,1), cex=0.7)
plot(colnames(v), v[1,], type="l", ylim=c(0,0.6), col="red", lwd=2,
main = "按性別劃分的壞角色比例") # 添加標題
lines(colnames(v), v[2,], col="blue", lwd=2) # 添加第二條線
abline(h=seq(0,0.6,0.1), v=seq(3,10,1), col='lightgray') # 添加格線
確定前三種頭髮顏色…
h3 = table(D$hair) %>% sort %>% tail(3) %>% names; h3[1] "Blond" "Brown" "Black"看看前三種頭髮顏色的比例如何隨時間變化。
par(mfrow=c(1,1), mar=c(3,3,2,1), cex=0.7)
v = tapply(D$hair=="Black", D$decade, mean)
plot(names(v),v,type='l',lwd=2,col="black",ylim=c(0,0.45),
main="前三種頭髮顏色的比例隨時間的變化")
abline(h=seq(0,0.5,0.1), v=seq(3,10,1), col='lightgray')
v = tapply(D$hair=="Brown", D$decade, mean)
lines(names(v),v,type='l',lwd=2,col="brown")
v = tapply(D$hair=="Blond", D$decade, mean)
lines(names(v),v,type='l',lwd=2,col="gold")
🗿 QUIZ 6.3
現在輪到你了。請製作圖表以…
■ 檢查前三種眼睛顏色的比例趨勢
■
依據漫畫公司跟性別去比較存活機率的趨勢
dc.Female dc.Male marvel.Female marvel.Male
3 0.7143 0.6923 0.0000 0.8571
4 0.7273 0.5810 0.8261 0.7438
5 0.7273 0.7547 0.8000 0.7297
6 0.8485 0.7465 0.7564 0.7082
7 0.5909 0.6964 0.6923 0.7182
8 0.7782 0.6518 0.8034 0.7293
9 0.8219 0.6911 0.8037 0.7639
10 0.8382 0.7395 0.6951 0.6447
11 0.9062 0.8525 0.8100 0.7160