data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/09-01.csv",fileEncoding="GBK") head(data) str(data) summary(data) library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = 年, y = 收入)) + geom_line() ggplot(data, aes(x = 年, y = 支出)) + geom_line() ggplot(data, aes(x = 年, y = 收入)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(data, aes(x = 年, y = 支出)) + geom_bar(stat = "identity") total_收入 <- sum(data$收入)total_expenses <- sum(data$支出) ggplot(data.frame(type = c("收入", "支出"), value = c(total_收入, total_支出)), aes(x = "", y = value, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) + coord_polar("y", start = 0) ggplot(data.frame(type = c("支出", "收入"), value = c(total_支出, total_收入)), aes(x = "", y = value, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) + coord_polar("y", start = 0)用的什么,方法
时间: 2024-04-01 17:36:55 浏览: 16
这是一些 R 语言的代码,用于对一个数据集进行数据可视化和统计分析。具体来说,使用了 read.csv() 函数读取了位于 C:/Users/lenovo/Desktop/09-01.csv 的数据文件,使用了 head()、str() 和 summary() 函数对数据进行了初步的查看和摘要分析。然后使用了 ggplot2 包中的各种函数,如 geom_line()、geom_bar() 和 coord_polar() 等来绘制了一些图表,如折线图、柱状图和极坐标图等,以展示数据的分布和趋势。最后,使用了 sum() 函数对收入和支出数据进行了求和,便于后续的分析和比较。
相关问题
data <- read.csv("E/R.csv", header = TRUE)
这个命令可以读取路径为"E/R.csv"的CSV文件,并且将第一行作为列名,存储在`data`变量中。如果该文件存在,并且路径正确,那么该命令应该可以正常执行,并且`data`变量将包含CSV文件的数据。请注意,如果该CSV文件中包含中文或其他非ASCII字符,可能需要指定文件编码方式,例如:
```R
data <- read.csv("E/R.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8")
```
其中,`UTF-8`为文件的编码方式。如果不知道文件的编码方式,可以使用文本编辑器打开文件,查看编码方式。
mydata1 <- setwd("E://ZHY.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8")
setwd() 函数是用来设置工作目录的,它的参数应该是一个目录的路径,而不是文件的路径。如果你想读取文件,应该使用 read.csv() 函数,例如:
```
mydata1 <- read.csv("E://ZHY.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8")
```
这行代码会将 "E://ZHY.csv" 这个文件读入到 mydata1 这个变量中。请确保文件路径和文件名正确,并且文件存在。