请补充完整4-7的代码

由于之前的代码片段只涵盖了部分分析步骤，我会继续为你提供4-7问题对应的代码，用于制作剩余的图表和计算相关系数：

# 4. Boxplot分析价格分布
price_boxplot <- ggplot(data, aes(y = 价格, fill = 地点)) + 
  geom_boxplot() +
  labs(title = "价格箱线图", x = "", y = "价格 (NTD)") +
  theme(legend.position = "none")

# 检查并处理可能的离群值（如果存在）
price_outliers <- boxplot.stats(price_data$price)$out

# 5. 茎叶图分析评比分布
rating_stemleaf <- ggplot(data, aes(stem(评比), count)) +
  geom_jitter(height = 0, width = I(0.1)) +
  coord_flip() +
  labs(title = "评比茎叶图", x = "评比", y = "餐厅数量")

# 6. 地区分组的评比茎叶图
grouped_rating_stemleaf <- data %>% 
  group_by(地点) %>%
  mutate(rating_grouped = factor(grade, levels = unique(grade))) %>%
  ggplot(aes(stem(评比), count, fill = rating_grouped)) +
  geom_jitter(height = 0, width = I(0.1)) +
  coord_flip()

# 7. 价格与评比散点图及相关系数
scatter_plot <- ggplot(data, aes(x = 评比, y = price)) +
  geom_point() +
  labs(title = "价格与评比散点图", x = "评分", y = "价格 (NTD)")

correlation_price_rating <- cor(data$price, data$评比)

# 输出结果
print(price_boxplot)
print(rating_stemleaf)
print(grouped_rating_stemleaf)
print(scatter_plot)

# 结果报告
cat(paste("价格与评比的相关系数：", round(correlation_price_rating, 2), "\n"))

这部分代码将创建盒型图（Boxplot）、茎叶图以及两个地区分组的评价与价格的散点图，并计算相关系数。记得替换`price_data`为实际的数据框名。执行这些代码后，你会得到所需的图形以及相关系数的值，可以据此分析价格、地点和评分之间的关系。