雷达图
#devtools::install_github("ricardo-bion/ggradar", dependencies = TRUE)
library(ggradar)
library(scales)
library(tidyverse)
data("mtcars")
#rescale函数可以自动完成指标中0-1标准，最大值-最小值标准化，核心要义是将原始指标缩放到0~1之间的区间内。其公式为 EX = (x- min)/(max - min)
mtcars_radar <- mtcars %>%
as_tibble(rownames = "group") %>%
mutate_at(vars(-group), rescale) %>%
tail(4)
ggradar(mtcars_radar)
data("iris")
#将Species列从因子转化为字符串mutate_at(iris, vars(Species), as.character)
#第一列为分组
iris_radar <- iris %>%
mutate_at(vars(-Species),rescale) %>%
select(5,1:4)
ggradar(iris_radar)
library(ggradar)
library(scales)
library(tidyverse)
data("mtcars")
#rescale函数可以自动完成指标中0-1标准，最大值-最小值标准化，核心要义是将原始指标缩放到0~1之间的区间内。其公式为 EX = (x- min)/(max - min)
mtcars_radar <- mtcars %>%
as_tibble(rownames = "group") %>%
mutate_at(vars(-group), rescale) %>%
tail(4)
ggradar(mtcars_radar)
data("iris")
#将Species列从因子转化为字符串mutate_at(iris, vars(Species), as.character)
#第一列为分组
iris_radar <- iris %>%
mutate_at(vars(-Species),rescale) %>%
select(5,1:4)
ggradar(iris_radar)
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