[ R : 일변량 질적자료의 표, 막대그래프, 원그래프 ]
패키지 설치 및 로딩하기
install.packages("ggplot2")library(ggplot2)데이터 불러오기
ggplot2::diamonds # 패키지명::데이터or함수## # A tibble: 53,940 x 10
## carat cut color clarity depth table price x y z
## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
## 2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
## 3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
## 4 0.290 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63
## 5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75
## 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48
## 7 0.24 Very Good I VVS1 62.3 57 336 3.95 3.98 2.47
## 8 0.26 Very Good H SI1 61.9 55 337 4.07 4.11 2.53
## 9 0.22 Fair E VS2 65.1 61 337 3.87 3.78 2.49
## 10 0.23 Very Good H VS1 59.4 61 338 4 4.05 2.39
## # ... with 53,930 more rowsdiamonds는 ggplot2 package에 내장되어 있는 기본 데이터이다.
패키지명을 꼭 쓸 필요는 없다.
하지만 패키지를 많이 설치하다보면 함수명이 겹치는 경우가 있어 구분지어 주는 습관을 기르는 것이 좋다.
데이터 자료 보기
1. 질적 자료: 글자, (의미없는)숫자
1) 명목형 자료: ex. 종교
2) 순서형 자료: ex. 만족도, 학년 (서로 더해도 의미가 없음)
2. 양적 자료: 숫자 : ex. 온도, 나이, 가격
[diamonds 데이터]
- 질적 자료: cut, color, clarity
- 양적 자료: carat, depth, table, price, x, y, z
일변량(Uni-variate): 질적 자료의 분석
1. 표 = 빈도표(Frequency Table)
(1) 빈도(Frequency)
- table(data$variable) : 해당된 데이터 자료의 개수 = 빈도
table(diamonds$cut)##
## Fair Good Very Good Premium Ideal
## 1610 4906 12082 13791 21551
- 실전에서는 가장 많은 것부터 차례대로 = 내림차순
sort(table(diamonds$cut) , decreasing = TRUE )##
## Ideal Premium Very Good Good Fair
## 21551 13791 12082 4906 1610
- for문(반복문)을 이용한 빈도 내림차순 정리
for(i in 2:4){
print(sort(table(diamonds[ , i]) , decreasing = TRUE))
}##
## Ideal Premium Very Good Good Fair
## 21551 13791 12082 4906 1610
##
## G E F H D I J
## 11292 9797 9542 8304 6775 5422 2808
##
## SI1 VS2 SI2 VS1 VVS2 VVS1 IF I1
## 13065 12258 9194 8171 5066 3655 1790 741(2) 백분율(Percent) = (빈도/합계) * 100(%)
- prop.table(frequency)*100
prop.table(table(diamonds$cut)) *100##
## Fair Good Very Good Premium Ideal
## 2.984798 9.095291 22.398962 25.567297 39.953652- 비율은 0-1
sort(prop.table(table(diamonds$cut)) *100 , decreasing = TRUE )##
## Ideal Premium Very Good Good Fair
## 39.953652 25.567297 22.398962 9.095291 2.984798- 백분율은 관례로 소수점을 하나까지만 표현 = round( , digit = )
round(sort(prop.table(table(diamonds$cut)) *100 , decreasing = TRUE ), digits = 1)##
## Ideal Premium Very Good Good Fair
## 40.0 25.6 22.4 9.1 3.0문제1. 각 질적 자료에 대해서 빈도와 백분율을 구하라. (for문 이용)
2. 그래프(Graph)
(1) 막대그래프(Bar Chart)
- barplot(frequency or percent)
barplot(sort(table(diamonds$cut), # 데이터
decreasing = TRUE), # 내림차순 정렬
col = "lightblue", # 색상
main = "Cut of Diamonds") # 차트 제목
차트 색상은 막대별로 지정 가능
ex. col = c(“aquamarine”, “pink”, “red”, “tan1”, “black”))
패키지 이용 그라데이션으로 바꾸기
color.palatte <- RColorBrewer::brewer.pal(n = 5, name = "BuGn")
barplot(sort(table(diamonds$cut),
decreasing = TRUE),
col = color.palatte)
R color cheatsheet : https://www.nceas.ucsb.edu/~frazier/RSpatialGuides/colorPaletteCheatsheet.pdf
- y축
barplot(sort(table(diamonds$cut),
decreasing = TRUE),
col = "lightblue",
main = "Cut of Diamonds",
ylab = "Frequency", # y축 제목
ylim = c(0, 25000)) # y축 범위 : ylin = c(min, max)
- 가로 막대그래프
barplot(sort(table(diamonds$cut),
decreasing = FALSE),
col = "lightblue",
main = "Cut of Diamonds",
xlab = "Frequency",
xlim = c(0, 25000),
horiz = TRUE)
문제2. 3개의 질적 자료에 대한 가로 막대 그래프 작성. (for문 이용)
i. 그래프 제목을 해당 변수에 맞게 바꾸기
paste("Love", "is", "choice.")## [1] "Love is choice."결과는 character 형식으로 보여주며, dafault로 문자 사이에 space 존재
paste(colnames(diamonds)[2:4], "of Diamonds")## [1] "cut of Diamonds" "color of Diamonds" "clarity of Diamonds"
문제3. paste를 이용하여 Var1, Var2, … , Var100 작성하기.
ii. 그래프 화면 분할하기
- 기본적으로 하나의 그래픽 화면에 하나의 그래프만 출력
- par(mfrow = c(nrow, ncol)) : 행부터 그래프를 채움
- par(mfcol = c(nrow, ncol)) : 열부터 그래프를 채움
par(mfrow = c(1, 3))
for(i in 2:4){
barplot(sort(table(diamonds[ , i]) , decreasing = FALSE),
col = "lightblue",
main = paste(colnames(diamonds)[i], "of Diamonds"),
ylab = "Frequency",
ylim = c(0, 25000))
}
- 그래프 화면 원상태로 돌리기 : par(mfrow = c(1,1))
(2) 원그래프(Pie Chart)
- pie(frequency or percent)
pie(sort(table(diamonds$cut),
decreasing = TRUE),
radius = 1) # 반지름, dafault 는 0.8
i. 시계방향 : Clockwise = TRUE
- 첫 번째 조각의 시작 각도 init.angle
- init.angel의 default : 시계방향은 90(북쪽), 반시계방향은 0(동쪽)
pie(sort(table(diamonds$cut) , decreasing = TRUE),
radius = 1,
clockwise = TRUE,
init.angle = 0)
문제4. 그래픽 화면을 3행 2열로 분할하고, 각 행에 각 질적 자료의 막대그래프, 원그래프 출력.
pdf 파일에 그래프 저장하기
- pdf(file = “directory/filename.pdf”) : 저장 시작
- 그래프 작업
- dev.off() : 저장 끝
- dev : graphic device의 약자
pdf(file = "graphics.pdf")
par(mfrow = c(3, 2)) # 한 페이지에 여러 그래프 저장하려고 분할하기
for(i in 2:4){
barplot(sort(table(diamonds[ , i]) , decreasing = TRUE),
col = "aquamarine",
main = paste(colnames(diamonds)[i], "of Diamonds"),
ylab = "Frequency",
ylim = c(0, 25000))
pie(sort(table(diamonds[ ,i]) , decreasing = TRUE),
radius = 1,
clockwise = TRUE,
init.angle = 0,
main = paste(colnames(diamonds)[i], "of Diamonds"))
}
dev.off()[정답]
문제 1.
for(i in c("cut", "color", "clarity")){
print(sort(table(diamonds[ , i]),
decreasing = TRUE))
print(round(sort(prop.table(table(diamonds[ , i]))*100 , decreasing = TRUE ), digits = 1))
}문제 2.
for(i in 2:4){
barplot(sort(table(diamonds[ , i]),
decreasing = FALSE),
col = "aquamarine",
main = "Cut of Diamonds",
xlab = "Frequency",
xlim = c(0, 25000),
horiz = TRUE)
}문제 3.
paste("Var", 1:100, sep = "")문제 4.
par(mfrow = c(3, 2))
for(i in 2:4){
barplot(sort(table(diamonds[ , i]) , decreasing = TRUE),
col = "lightblue",
main = paste(colnames(diamonds)[i], "of Diamonds"),
ylab = "Frequency",
ylim = c(0, 25000))
pie(sort(table(diamonds[ ,i]) , decreasing = TRUE),
radius = 1,
clockwise = TRUE,
init.angle = 0,
main = paste(colnames(diamonds)[i], "of Diamonds"))
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