使用带有 dplyr 和 ggplot2 的管道

%>%运算符也可用于将 dplyr 输出传递到 ggplot。这创建了一个易于定制的统一探索性数据分析（EDA）管道。这种方法比在 ggplot 内部进行聚合更快，并且具有避免不必要的中间变量的额外好处。

library(dplyr)
library(ggplot)

diamonds %>% 
    filter(depth > 60) %>% 
    group_by(cut) %>% 
    summarize(mean_price = mean(price)) %>% 
    ggplot(aes(x = cut, y = mean_price)) + 
        geom_bar(stat = "identity")