读入 R 包 ggplot2 中的数据集 mpg, 统计该数据集中各汽车厂商 (manufacturer) 生产汽车的数量, 并用条 形图进行展示; • 对道奇车型中, 对不同气缸数 (cyl) 分别为 4, 5, 6, 8 的车型进行统计, 并用颜色标记出其中驱动方式 (drv) 不同的数据; • 分别比较 1999 与 2008 年中各类型 (class) 车的占比, 并统计 1999 年 与 2008 年排量在 2 到 4 L 中各车型 (class) 的数量

感谢您的提问！以下是针对您的问题的解答：

1. 统计汽车厂商生产汽车的数量，并用条形图展示：

library(ggplot2)

# 读取 mpg 数据集
data(mpg)

# 统计各厂商汽车数量
manufacturer_count <- mpg %>%
  group_by(manufacturer) %>%
  summarise(count = n())

# 生成条形图
ggplot(manufacturer_count, aes(x = manufacturer, y = count)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  xlab("厂商") +
  ylab("汽车数量") +
  ggtitle("汽车厂商生产数量统计")

2. 对道奇车型中，对不同气缸数为 4、5、6、8 的车型进行统计，并用颜色标记出其中驱动方式不同的数据：

# 选择道奇车型的数据
dodge_mpg <- mpg %>%
  filter(manufacturer == "dodge")

# 定义颜色映射字典
color_dict <- c("4" = "red", "5" = "green", "6" = "blue", "8" = "purple")

# 生成散点图
ggplot(dodge_mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = as.factor(cyl))) +
  geom_point(alpha = 0.6) +
  facet_wrap(~drv) +
  scale_color_manual(values = color_dict) +
  labs(x = "发动机排量", y = "公路里程/加仑", title = "道奇不同气缸数车型驱动方式分布")

3. 比较 1999 年与 2008 年中各类型车的占比，并统计 1999 年与 2008 年排量在 2 到 4 L 中各车型的数量：

# 选择 1999 年、2008 年的数据
mpg_1999_2008 <- mpg %>%
  filter(year %in% c(1999, 2008))

# 统计各类型车的数量
class_count <- mpg_1999_2008 %>%
  group_by(year, class) %>%
  summarise(count = n())

# 生成堆叠条形图
ggplot(class_count, aes(x = class, y = count, fill = as.factor(year))) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  xlab("车类型") +
  ylab("汽车数量") +
  ggtitle("1999 年与 2008 年各类型车数量对比") +
  scale_fill_discrete(name = "年份") +
  theme(legend.position = "bottom")

# 统计 1999 年与 2008 年排量在 2 到 4 L 中各车型的数量
displ_count <- mpg_1999_2008 %>%
  filter(between(displ, 2, 4)) %>%
  group_by(year, class) %>%
  summarise(count = n())

# 生成分面条形图
ggplot(displ_count, aes(x = class, y = count)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  xlab("车类型") +
  ylab("汽车数量") +
  ggtitle("1999 年与 2008 年 2 到 4 L 排量车型数量统计") +
  facet_wrap(~year, ncol = 2)

希望这些代码可以满足您的需求！如有其他问题，欢迎继续提问。