# ex2 的参考答案
# 2.1 先看看 wind_ind 的行业划分情况
ipos %>%
count(wind_ind, sort = TRUE) %>%
View()
# 2.2 提取(保留) wind_ind 的第一级行业分类并制图
# 条条大路通罗马,但限制使用 mutate() + str_*() 的方法
ipos %>%
mutate(wind_ind1 = str_extract(wind_ind, "^[^-]+")) %>%
ggplot(aes(fct_infreq(wind_ind1))) + # 按频率从高到低自左向右排序
geom_bar() +
labs(x = "Wind Industry Code", y = "num of IPOs")
# 注意:从图示结果看有三个 IPO 的 Wind 行业取值为 NA
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