반응형 1-2. lattice 패키지7 [R시각화] 조건부 막대그래프 (barchart) lattice 패키지의 barchart 함수를 이용하면 조건부 막대그래프를 그릴 수 있습니다. 먼저 예시에 사용할 데이터를 하나 만들겠습니다. 세 카페의 음료별 판매량 데이터입니다. R에서 데이터를 열어봅시다. (경로는 여러분이 파일을 저장한 경로로 넣으셔야 됩니다.) library(readxl) dt dt coffee volume name 1 americano 494 starbucks 2 latte 455 starbucks 3 Espresso 476 starbucks 4 americano 461 hollys 5 latte 436 hollys 6 Espresso 144 hollys 7 americano 497 ediya 8 latte 483 ediya 9 Espresso 205 ediya 그래프를 그려봅.. 2021. 1. 16. [R시각화] 평행좌표그림 (여러 데이터의 시간의 따른 변화) 아래와 같은 데이터가 있다고 합시다. A,B,C 세 반이 있각 습니다. 각 반에서 세명의 학생의 수학점수데이터를 입력했습니다. (데이터는 글 뒷부분에 첨부하였습니다.) 데이터를 R에서 불러와봅시다. 경로는 여러분이 파일을 저장한 경로를 입력하셔야 됩니다. 데이터를 불러온 뒤에, as.data.frame 함수를 이용하여 데이터의 형식을 데이터프레임으로 변환합니다. 처음에 불러온 데이터의 형식은 'tibble'입니다. tibble 형식을 data.frame 으로 바꾼 것입니다. library(readxl) data data ...1 class 2017 2018 2019 2020 1 김재준 A 90 94 44 46 2 강지환 A 53 50 63 46 3 오형지 A 69 59 87 91 4 우희선 B 73 60.. 2021. 1. 9. [R시각화] 조건부 산점도 행렬 그래프 (splom) lattice 패키지의 splom 함수를 이용하면 조건부 산점도 행렬 그래프을 그릴 수 있습니다. 조건부 산점도 행렬 그래프는 한 변수의 범주(또는 수준level)에 따른 나머지 변수들 사이의 산점도 그래프입니다. 예를 들어봅시다. iris 데이터를 이용할 것입니다. 꽃의 종류(Species)에 따른 나머지 네 변수의 산점도 행렬 그래프를 그려봅시다. 나머지 네 변수는 아래와 같습니다. - 꽃받침 길이(Sepal.Length) - 꽃받침 너비(Sepal.Width) - 꽃잎 길이(Petal.Length) - 꽃잎 너비(Petal.Width) library("lattice") splom( ~iris[1:4] |Species, data=iris, varname.cex=0.6,cex=0.5) 2021. 1. 2. [R시각화] 조건부 산점도 그래프 (xyplot) lattice 패키지의 xyplot 함수를 이용하면 조건부 산점도 그래프를 그릴 수 있습니다. 조건부 산점도 그래프란 변수 X,Y,Z가 있을 때 한 변수의 범주(또는 수준 level)에 따른 나머지 두 변수의 산점도 그래프입니다. 예시를 통해 이해해봅시다. iris 데이터를 이용할 것입니다. 꽃의 종(Species) 별로 꽃받침 길이(Sepal.Length)와 꽃받침 너비(Sepal.Width)의 산점도 그래프를 그려봅시다. library("lattice") xyplot( Sepal.Length~Sepal.Width |Species, data=iris) 2021. 1. 2. [R시각화] 조건부 분위수그림(qqmath) lattice패키지의 qqmath 함수를 이용하면 조건부 분위수 그림을 그릴 수 있습니다. 조건부 분위수 그림이란 어떤 변수 X와 Y가 있다면, Y의 범주(혹은 level) 별로 그려진 X의 분위수 그림입니다. 예를 들어봅시다. iris 데이터를 이용하겠습니다. 꽃의 종(species)별로 꽃받침(sepal) 길이의 분위수 그림을 그려봅시다. library("lattice") qqmath( ~ Sepal.Width |Species, data=iris) panel 옵션을 이용하면 정규분포를 따를 때의 직선을 함께 그릴 수 있습니다. library("lattice") qqmath( ~ Sepal.Width |Species, data=iris, panel = function(x) { panel.qqmathli.. 2021. 1. 2. [R시각화] 조건부 커널밀도추정함수(KDE) 그래프 그리는 방법 (densityplot) lattice 패키지의 densityplot 함수를 이용하면 조건부 커널밀도추정함수를 그릴 수 있습니다. 커널밀도추정은 커널함수를 이용하여 밀도추정을 하는 것인데요. 커널함수와 밀도추정이 무엇인지 간단히 알아봅시다. 커널함수 : 원점을 중심, 대칭, 적분값이 1, non-negative인 함수 밀도추정 : 데이터들의 분포를 이용하여 변수의 분포를 추정하는 것. 변수의 확률밀도함수를 구하는 것. iris 데이터에 densityplot을 적용해봅시다. 꽃의 '종(species)' 별로 꽃받침 길이(Sepal.Length)의 커널밀도함수를 그려주는 것입니다. library("lattice") densityplot( ~ Sepal.Width |Species, data=iris) 설정할 수 있는 옵션들이 많이 있.. 2021. 1. 1. [R시각화] 조건부 히스토그램 (histogram) 조건부 히스토그램은 어떤 변수 Y의 범주 별로 변수 X 히스토그램을 그려주는 함수입니다. iris 예제를 예로 들면 꽃의 '종(species)' 별로 꽃받침 길이(Sepal.Length)의 히스토그램을 그려주는 것입니다. lattice 패키지의 historgram 함수를 이용합니다. 패키지를 불러온 뒤 위 iris 예제를 직접 그려봅시다. histogram( ~Sepal.Width | Species, data = iris) 옵션이 상당히 많은데, 몇가지 중요한 옵션만 알아봅시다. 두가지 입니다. breaks : 간격 type = c("percent", "count", "density") : 타입(퍼센트, 개수, 밀도) 적용해서 그려봅시다. histogram( ~Sepal.Width | Species, d.. 2021. 1. 1. 이전 1 다음 반응형
