我们的目标是想画出一些城市随着时间变化销售数量的变化。

简单的思路

filter()筛选的是观测，所以可以这样写

library(tidyverse)
filter(txhousing,txhousing$city %in% sample(unique(txhousing$city),10,replace = FALSE))

第二种方法

加载所需要的包

library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)#txhousing数据集在这里面

一种抽样的方式

txhousing1 <- dplyr::sample_n(txhousing,10)

这样抽样的结果不是按照我们想要的，这样抽出来的不是十个城市，而是随机的10行数据

按照城市抽样

#首先将城市去掉重复并加上id
txhousingcity <- distinct(txhousing,city)%>%mutate(city_id=row_number())
txhousingcity
#再将全部txhousing数据最后加上对应的城市id
txhousing
rankcity <- txhousing%>%left_join(txhousingcity,by="city")
rankcity
#再下面这个是个which的例子，就是取出id=1的城市
# rankcity1 <- rankcity[which(rankcity$city_id==1),]
# which()set.seed(123)#设置随机种子
samplenumber <- sample(txhousingcity$city_id,size=10,replace =FALSE)
samplenumber
class(samplenumber)

rankcitychouyang <- rankcity[which(rankcity$city_id %in% c(samplenumber))
,]
rankcitychouyang

这样我们就抽出了十个城市全部的数据。下面就可以画出这十个城市的数据

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