Rdata Graph4 파이,산점도그래프
ITPAPER(호쌤,쭈쌤)에 의해 작성된 ≪Rdata Graph4 파이,산점도그래프≫은(는) 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 4.0 국제 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
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선 그래프와 막대 그래프 이외에 자주 사용되는 그래프로는 파이 그래프와 산점도 그래프가 있습니다.
#01. 그래프 작업 준비하기
1) 패키지 로드
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# 한국 서버를 통해 라이브러리 로드
REPO_URL = "http://healthstat.snu.ac.kr/CRAN/"
# 그래프 패키지
if (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2", repos=REPO_URL)
library(ggplot2)
# 폰트 설정 패키지
if (!require(extrafont)) install.packages("extrafont", repos=REPO_URL)
library(extrafont)
# `%>%`가 적용되는 기능을 사용하고자 할 경우
if (!require("dplyr")) install.packages("dplyr", repos=REPO_URL)
library(dplyr)
2) 한글 사용을 위한 폰트 로드
나눔고딕 검색하기
아래 구문 실행시 y/n를 묻는 화면이 표시된다. y를 입력해야 실행된다.
시간이 다소 오래 소요되며 장치별로 1회만 수행하면 된다.
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font_import(pattern = 'NanumGothic.ttf')
▶ 출력결과
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Scanning ttf files in C:\WINDOWS\Fonts ...
Extracting .afm files from .ttf files...
C:\Windows\Fonts\NanumGothic.ttf : NanumGothic already registered in fonts database. Skipping.
Found FontName for 0 fonts.
Scanning afm files in D:/leekh/R-3.6.1/library/extrafontdb/metrics
설치된 폰트 목록 확인
fonttable() 함수를 통해 반환받는 DataFrame에서 FamilyName 컬럼을 확인하면 R 소스코드에 적용해야 할 폰트 이름을 확인할 수 있다.
출력결과는 시스템에 설치되어 있는 글꼴의 상태에 따라 다를 수 있다.
unique()함수는 파라미터로 전달된 항목들에 대해서 중복을 제거한 결과를 리턴한다.
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ftable <- fonttable()
unique(ftable$FamilyName)
▶ 출력결과
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1. 'NanumGothic'
설치된 폰트들 로드하기
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# mac의 경우 `device="win"` 생략
loadfonts(device="win")
# loadfonts()
▶ 출력결과
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NanumGothic already registered with windowsFonts().
NanumGothicExtraBold already registered with windowsFonts().
3) 샘플 데이터 가져오기
학생들의 나이와 좋아하는 계절 조사 자료 (임의의 예시 데이터)
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설문 <- read.csv("http://itpaper.co.kr/demo/r/season.csv", stringsAsFactors=F, fileEncoding="euc-kr")
설문
▶ 출력결과
A data.frame: 500 × 3
| 이름 | 계절 | 나이 |
|---|---|---|
| <chr> | <chr> | <int> |
| 학생1 | 봄 | 15 |
| 학생2 | 봄 | 17 |
| 학생3 | 여름 | 18 |
| 학생4 | 겨울 | 19 |
| 학생5 | 가을 | 15 |
| 학생6 | 봄 | 16 |
| 학생7 | 여름 | 19 |
| 학생8 | 여름 | 18 |
| 학생9 | 여름 | 17 |
| 학생10 | 여름 | 17 |
| 학생11 | 가을 | 19 |
| 학생12 | 가을 | 19 |
| 학생13 | 여름 | 18 |
| 학생14 | 가을 | 19 |
| 학생15 | 겨울 | 15 |
| 학생16 | 겨울 | 16 |
| 학생17 | 봄 | 16 |
| 학생18 | 여름 | 18 |
| 학생19 | 여름 | 17 |
| 학생20 | 봄 | 18 |
| 학생21 | 겨울 | 19 |
| 학생22 | 가을 | 15 |
| 학생23 | 가을 | 17 |
| 학생24 | 여름 | 18 |
| 학생25 | 봄 | 19 |
| 학생26 | 여름 | 15 |
| 학생27 | 겨울 | 16 |
| 학생28 | 겨울 | 19 |
| 학생29 | 가을 | 18 |
| 학생30 | 가을 | 17 |
| ... | ... | ... |
| 학생471 | 가을 | 19 |
| 학생472 | 여름 | 15 |
| 학생473 | 봄 | 15 |
| 학생474 | 여름 | 17 |
| 학생475 | 겨울 | 18 |
| 학생476 | 겨울 | 19 |
| 학생477 | 가을 | 15 |
| 학생478 | 가을 | 16 |
| 학생479 | 가을 | 19 |
| 학생480 | 봄 | 18 |
| 학생481 | 봄 | 17 |
| 학생482 | 여름 | 17 |
| 학생483 | 겨울 | 19 |
| 학생484 | 가을 | 19 |
| 학생485 | 봄 | 18 |
| 학생486 | 여름 | 19 |
| 학생487 | 여름 | 15 |
| 학생488 | 여름 | 17 |
| 학생489 | 여름 | 18 |
| 학생490 | 가을 | 19 |
| 학생491 | 가을 | 15 |
| 학생492 | 여름 | 16 |
| 학생493 | 가을 | 19 |
| 학생494 | 겨울 | 18 |
| 학생495 | 겨울 | 17 |
| 학생496 | 봄 | 17 |
| 학생497 | 여름 | 19 |
| 학생498 | 여름 | 19 |
| 학생499 | 봄 | 18 |
| 학생500 | 겨울 | 19 |
#02. 파이 그래프
데이터프레임의 특정 컬럼 안에서 전체를 100%로 봤을 때 얼만큼의 비중을 차지하는지를 시각화 한 자료.
1) 각 계절별로 빈도수 검사
파이 그래프를 표현하기 위해서는 각 데이터별로 빈도수를 확인하는 분석이 수행되어야 한다.
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df <- data.frame(table(설문$계절))
df
▶ 출력결과
A data.frame: 4 × 2
| Var1 | Freq |
|---|---|
| <fct> | <int> |
| 가을 | 134 |
| 겨울 | 101 |
| 봄 | 91 |
| 여름 | 174 |
2) 파이 그래프 시각화
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options(repr.plot.width=10, repr.plot.height=10, warn=-1)
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ggplot(data=df) +
# x축은 지정 안함, y축은 값의 종류, fill은 각 종류별 빈도
geom_col(aes(x="", y=Freq, fill=Var1), width = 1, color = "white") +
# y축을 기준으로 회전시킴 --> 파이그래프 표현
coord_polar('y', start = 0) +
# 배경을 흰색으로 설정
theme_bw() +
# 그래프 타이틀 설정
ggtitle("학생들이 선호하는 계절") +
# x축 제목 설정 --> 표시안함을 위해 빈 문자열 설정
xlab("") +
# y축 제목 설정 --> 표시안함을 위해 빈 문자열 설정
ylab("") +
theme(
# 각 텍스트의 색상, 크기, 각도, 글꼴 설정
plot.title=element_text(family="NanumGothic", color="#0066ff", size=24, face="bold", hjust=0.5),
# 범주의 제목 표시 안함
legend.title = element_blank(),
# 범주의 각 항목별 텍스트
legend.text=element_text(family="NanumGothic", face="bold", size=16, color="#330066"),
# 범주를 구분하는 각 색상 박스에 대한 테두리와 배경
legend.key=element_rect(color="red", fill="white"),
# 범주의 배경상자 색상 설정
legend.box.background = element_rect(fill="skyblue"),
# 범주의 배경상자 여백
legend.box.margin = margin(3, 3, 3, 3),
# 범주를 구분하는 각 색상 박스에 대한 크기
legend.key.size = unit(1,"cm"))
▶ 출력결과
#02. 산점도 그래프
두 변수 간의 영향력을 보여주기 위해 가로 축과 세로 축에 데이터 포인트를 그리는 그래프.
포인터들이 오밀조밀 뭉쳐 있으면 두 변수는 서로 관련성 정도가 높고 흩어져 있으면 관련성이 낮고 분석한다.
예) 여름철 온도와 아이스크림 판매량의 상관관계 분석
1) 산점도 그래프의 의미 -> 상관 관계
- 산점도에서 사용되는 두 변수 간의 관계
- 그래프에 표시되는 마커들의 배열이 직선에 가까운 경우 두 변수의 상관 관계가 높다.
- 마커가 산점도에 균등하게 분산되는 경우 상관 관계가 낮거나 0이다.
- 상관관계의 유형
- 정의관계 : x가 증가할 때 y도 증가
- 역의관계 : x가 증가할 때 y는 감소
- 선형관계 : 직선에 가까운 배치
- 비선형관계 : 곡선에 가까운 배치
2) 샘플 데이터 가져오기
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교통사고 <- read.csv("http://itpaper.co.kr/demo/r/traffic.csv", stringsAsFactors=F, fileEncoding="euc-kr")
교통사고
▶ 출력결과
A data.frame: 168 × 5
| 년도 | 월 | 발생건수 | 사망자수 | 부상자수 |
|---|---|---|---|---|
| <int> | <int> | <int> | <int> | <int> |
| 2005 | 1 | 15494 | 504 | 25413 |
| 2005 | 2 | 13244 | 431 | 21635 |
| 2005 | 3 | 16580 | 477 | 25550 |
| 2005 | 4 | 17817 | 507 | 28131 |
| 2005 | 5 | 19085 | 571 | 29808 |
| 2005 | 6 | 18092 | 476 | 28594 |
| 2005 | 7 | 18675 | 528 | 29984 |
| 2005 | 8 | 19035 | 562 | 31603 |
| 2005 | 9 | 18759 | 577 | 29831 |
| 2005 | 10 | 19757 | 639 | 31597 |
| 2005 | 11 | 19129 | 574 | 30337 |
| 2005 | 12 | 18504 | 530 | 29750 |
| 2006 | 1 | 14971 | 420 | 24533 |
| 2006 | 2 | 14270 | 373 | 22903 |
| 2006 | 3 | 16767 | 465 | 26013 |
| 2006 | 4 | 17948 | 469 | 28725 |
| 2006 | 5 | 19140 | 531 | 30279 |
| 2006 | 6 | 17435 | 455 | 27032 |
| 2006 | 7 | 18634 | 516 | 29978 |
| 2006 | 8 | 18794 | 585 | 30882 |
| 2006 | 9 | 19293 | 580 | 30186 |
| 2006 | 10 | 19100 | 651 | 30715 |
| 2006 | 11 | 19877 | 701 | 31270 |
| 2006 | 12 | 17516 | 581 | 27713 |
| 2007 | 1 | 14914 | 468 | 23975 |
| 2007 | 2 | 14696 | 446 | 23717 |
| 2007 | 3 | 18166 | 476 | 28811 |
| 2007 | 4 | 18055 | 460 | 28555 |
| 2007 | 5 | 19264 | 516 | 30532 |
| 2007 | 6 | 18310 | 538 | 28662 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 2016 | 7 | 18955 | 358 | 28586 |
| 2016 | 8 | 18398 | 336 | 28017 |
| 2016 | 9 | 17883 | 375 | 26761 |
| 2016 | 10 | 19918 | 440 | 29635 |
| 2016 | 11 | 19234 | 416 | 28520 |
| 2016 | 12 | 18869 | 408 | 28192 |
| 2017 | 1 | 16970 | 353 | 26099 |
| 2017 | 2 | 14832 | 280 | 22323 |
| 2017 | 3 | 17047 | 295 | 25046 |
| 2017 | 4 | 17717 | 293 | 26530 |
| 2017 | 5 | 18502 | 366 | 27268 |
| 2017 | 6 | 18047 | 315 | 26454 |
| 2017 | 7 | 18158 | 357 | 27362 |
| 2017 | 8 | 18682 | 353 | 28162 |
| 2017 | 9 | 19891 | 419 | 29371 |
| 2017 | 10 | 18863 | 420 | 28698 |
| 2017 | 11 | 19377 | 379 | 28472 |
| 2017 | 12 | 18249 | 355 | 27044 |
| 2018 | 1 | 17026 | 304 | 25438 |
| 2018 | 2 | 16208 | 275 | 24630 |
| 2018 | 3 | 17022 | 310 | 25015 |
| 2018 | 4 | 17992 | 303 | 26643 |
| 2018 | 5 | 18636 | 309 | 27834 |
| 2018 | 6 | 18082 | 266 | 26574 |
| 2018 | 7 | 18699 | 315 | 28104 |
| 2018 | 8 | 18335 | 357 | 27749 |
| 2018 | 9 | 18371 | 348 | 27751 |
| 2018 | 10 | 19738 | 373 | 28836 |
| 2018 | 11 | 19029 | 298 | 28000 |
| 2018 | 12 | 18010 | 323 | 26463 |
3) 교통사고 발생건수와 부상자 수의 상관관계 분석
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options(repr.plot.width=20, repr.plot.height=12, warn=-1)
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ggplot(data=교통사고) +
geom_point(aes(x=발생건수, y=부상자수), size=3, colour='blue') +
# 배경을 흰색으로 설정
theme_bw() +
# 그래프 타이틀 설정
ggtitle("교통사고 발생건수와 부상자 수의 상관관계") +
# x축 제목 설정 --> 표시안함을 위해 빈 문자열 설정
xlab("발생건수") +
# y축 제목 설정 --> 표시안함을 위해 빈 문자열 설정
ylab("부상자수") +
# 각 텍스트의 색상, 크기, 각도, 글꼴 설정
theme(plot.title=element_text(family="NanumGothic", color="#0066ff", size=25, face="bold"),
axis.title.x=element_text(family="NanumGothic", color="#999999", size=18, face="bold"),
axis.title.y=element_text(family="NanumGothic", color="#999999", size=18,face="bold", hjust=1),
axis.text.x=element_text(family="NanumGothic", color="#000000", size=16, angle=45),
axis.text.y = element_text(family="NanumGothic", color="#000000", size=16, angle=45))
▶ 출력결과
ITPAPER(호쌤,쭈쌤)에 의해 작성된 ≪Rdata Graph4 파이,산점도그래프≫은(는) 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 4.0 국제 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
이 라이선스의 범위 이외의 이용허락을 얻기 위해서는 leekh4232@gmail.com으로 문의하십시오.