Add charts.R file and Presentation folder with charts images

charts.R

@@ -0,0 +1,104 @@
+library(ggplot2)
+library(dplyr)
+library(ggpubr)
+library(ggthemes)
+install.packages("gridExtra")
+library("gridExtra")
+install.packages("cowplot")
+library("cowplot")
+
+
+lech <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-lech-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
+legia <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-legia-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
+piast <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-piast-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
+pogon <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-pogon-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
+
+View(lech)
+
+lech <- transform(lech, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
+legia <- transform(legia, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
+piast <- transform(piast, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
+pogon <- transform(pogon, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
+
+lech$Data = as.Date(lech$Data, format="%d.%m.%Y")
+legia$Data = as.Date(legia$Data, format="%d.%m.%Y")
+piast$Data = as.Date(piast$Data, format="%d.%m.%Y")
+pogon$Data = as.Date(pogon$Data, format="%d.%m.%Y")
+
+sezon_lech <- filter(lech, Graj¹.u.siebie == "1", Sezon == "1")
+sezon_legia <- filter(legia, Graj¹.u.siebie == "1", Sezon == "1")
+sezon_piast <- filter(piast, Graj¹.u.siebie == "1", Sezon == "1")
+sezon_pogon <- filter(pogon, Graj¹.u.siebie == "1", Sezon == "1")
+
+
+lech_u_siebie <- filter(lech, Graj¹.u.siebie == "1")
+
+View(lech_u_siebie)
+
+result_colors <- c('#d9261e','#69d100', '#69d1cd')
+
+
+# Wykres liniowy przedstawiaj¹cy frekwencjê Lecha na swoim stadionie z oznaczeniem rezulatów spotkañ
+  plot1 <- ggplot(data = lech_u_siebie, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana))) +
+  geom_point(size = 2) + 
+  scale_color_manual(values=result_colors, labels = c("Przegrana", "Zwyciêstwo", "Remis")) +
+  geom_line() +
+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 15, vjust = 0.5, hjust=1), axis.title.x = element_blank()) +
+  labs(color = "Rezultat spotkania") +
+  ggtitle("Frekwencja Lecha Poznañ na swoim stadionie w latach 2016-2019") +
+  scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels =  "%b %Y") 
+
+  show(plot1)
+  
+# Wykres liniowy przedstawiaj¹cy frekwencjê Lecha, Legii, Piasta i Pogoni w meczach rozgrywanych na swoim stadionie w sezonie YYYY
+  lech_plot <- ggplot(data = sezon_lech, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
+    geom_point(size = 3) + 
+    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
+    scale_color_manual(values=result_colors) +
+    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
+    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y") 
+    
+  legia_plot <- ggplot(data = sezon_legia, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
+    geom_point(size = 3, alpha=0.5) + 
+    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
+    scale_color_manual(values=result_colors) +
+    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
+    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
+  
+  piast_plot <- ggplot(data = sezon_piast, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
+    geom_point(size = 3, alpha=0.5) +
+    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
+    scale_color_manual(values=result_colors) +
+    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
+    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
+  
+  pogon_plot <- ggplot(data = sezon_pogon, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
+    geom_point(size = 3, alpha=0.5) + 
+    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
+    scale_color_manual(values=result_colors) +
+    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
+    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
+    
+  plot_grid(lech_plot, legia_plot, piast_plot, pogon_plot,
+            labels=c("Lech Poznañ", "Legia Warszawa", "Piast Gliwice", "Pogoñ Szczecin"),
+            ncol = 2, nrow = 2)
+  
+# Mecze Lecha Poznañ rozegrane na swoim stadionie w sezonach 2016/2019 z uwzglêdnieniem godziny i dnia tygodnia
+  plot2 <- ggplot(lech_u_siebie, aes(x=Data, y=Dzieñ.tygodnia, color=Godzina, size=Frekwencja)) +
+  geom_point(alpha=0.5) + 
+    scale_size(range = c(3, 30)) + 
+    theme(axis.text.x = element_text(angle = 20, vjust = 0.5, hjust=1), axis.title.x = element_blank()) + 
+    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
+  
+  show(plot2)
+
+# Mecze Lecha Poznañ rozegrane na swoim stadionie w sezonach 2016-2019 z uwzglêdnieniem Temperatury
+  plot3 <- ggplot(lech_u_siebie, aes(x=Data, y=Temperatura, color=Godzina, size=Frekwencja)) +
+    geom_point(alpha=0.5) + 
+    scale_size(range = c(0, 15)) + 
+    theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 0.5, hjust=1), axis.title.x = element_blank()) + 
+    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
+
+  show(plot3)
+  
+