R plot data.frame 以获得更有效的数据概览

Question

在工作中，当我想了解一个数据集（我使用人寿保险中的投资组合数据）时，我通常会使用 Excel 中的数据透视表来查看例如变量随时间的发展或变量之间的依赖关系。 我记得大学时有一个不错的 R 函数，您可以在其中将数据框的每一列与其他每一列进行对比，例如：

对于 issue.age 和 duration 之间的依赖关系，这个图实际上很有趣，因为您可以清楚地看到，高 issue 年龄伴随着较短的政策期限（因为每个政策都有一个最长期限）。然而，涉及问题年份iss.year 的情节要少得多“视觉”。事实上，你无法从他们身上看到任何东西。我想一眼看出问题年龄的分布是否在不同的 issue.years 中发生了变化，例如

您可以立即看到，从 2014 年到 2016 年，新发行保单的平均年龄一直在增加。

我不想为我输入的每个数据集编写需要自定义的代码，因为这样我也可以在 Excel 中手动更快地完成。

所以我的问题是，有没有一种简单的方法可以用比标准 plot(data.frame) 更灵活的图表类型来绘制矩阵的每一列与其他每一列？

Answer 1

来自GGally library 的ggpairs() 函数。它具有很多可视化所有不同类型的列的能力，并提供了对可视化内容的大量控制。

例如，这是上面链接的小插图中的一个 sn-p：

data(tips, package = "reshape")
ggpairs(tips)