变量按 0 或 1 分类 - 我该如何处理？

Question

我正在使用许多不同的 R 课程使用的“泰坦尼克号”包。不过，这对我来说非常困难，因为一个人是否幸存是由 0（没有幸存）或 1（幸存）决定的。我正在尝试创建一个基本的条形图，但似乎无法总结每个性别的 1 - 或任何其他变量。

library(tidyverse)
install.packages('titanic')
library(titanic)

只是一点点转变：

titanic <- titanic_train %>%
+     select(Survived, Pclass, Sex, Age, SibSp, Parch, Fare) %>%
+     mutate(Survived = factor(Survived),
+            Pclass = factor(Pclass),
+            Sex = factor(Sex))

我试图通过 summarise() 确定女性和男性幸存者的数量：

titanic %>% group_by(Sex) %>% summarise(., survived = count(Survived))

titanic %>% group_by(Sex) %>% summarise(., survived = sum(Survived))

我试图创建一个条形图：

ggplot(titanic, mapping = aes(Sex, Survived)) + geom_bar()
ggplot(titanic, mapping = aes(Sex, sum(Survived))) + geom_bar()
ggplot(titanic, mapping = aes(Sex, count(Survived))) + geom_bar()

有人能告诉我如何在泰坦尼克号数据集中使用像“Survived”这样的变量吗？

Answer 1

在像这样绘制之前尝试总结。此外，Survived 是一个数字二进制变量，因此为了使用它，您可以在aes() 中将其转换为factor()。您可以直接使用 group_by() 和所需的变量设置管道，然后使用 summarise()。如果你想要计数，你可以使用n() 函数。这里是代码，我用过titanic_train数据集：

library(tidyverse)
library(titanic)
data("titanic_train")
#Code
titanic_train %>% group_by(Sex,Survived) %>% summarise(N = n()) %>%
  ggplot(aes(Sex, N,fill=factor(Survived))) +
  geom_bar(stat = 'identity')+
  labs(fill='Survived')

输出：

或者，如果您希望每节课都有一个栏，试试这个：

#Code 2
titanic_train %>% group_by(Sex,Survived) %>% summarise(N = n()) %>%
  ggplot(aes(Sex, N,fill=factor(Survived))) +
  geom_bar(stat = 'identity',position = position_dodge(0.9))+
  labs(fill='Survived')

输出：

或者如果你想使用count()，你可以绘制下一个代码：

#Code 3
titanic_train %>% count(Sex,Survived) %>%
  ggplot(aes(Sex, n,fill=factor(Survived))) +
  geom_bar(stat = 'identity',position = position_dodge(0.9))+
  labs(fill='Survived')

输出：