[ R ]다양한 시각화 # 6 ggplot

(2) ggplot() 함수

ggplot()함수는 데이터 속성에 미적요소를 매핑한 후 스케일링과정을 거쳐서 생성된 객체를 + 연산자를 사용하여 미적 요소 맵핑을 새로운 레이어에 상속받아 재사용할 수 있도록 지원하는 ggplot2 패키지의 함수

 

# 미적 요소 맵핑

aes()함수를 이용하여 미적요소만 별도 지정 가능

# 1 aes()함수 속성을 추가하여 미적 요소 맵핑하기

 

#1-1 데이터 셋에 미적 요소 맵핑 (diamonds 데이터 이용)

p <- ggplot(diamonds,aes(carat,price, color=cut)) p+geom_point()

 

#1-2 데이터 셋에 미적 요소 맵핑 (mtcars 데이터 이용)

p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, color = factor(cyl))) p+geom_point()

 

 

 

# 기하학적 객체 적용 (mtcars 데이터)

geom()함수는 ggplot()함수에서 정의된 미적요소 맵핑 객체를 상속받아서 서로 다른 레이어에서 별도로 재사용 할 수 있다.

 

# 2 geom_line()과 geom_point()함수를 적용하여 레이어 추가

#2-1 geom_line()레이어 추가

p <- ggplot(mtcars,aes(mpg, wt, color=factor(cyl))) p+geom_line()

 

#2-2 geom_point레이어 추가

p <- ggplot(mtcars,aes(mpg, wt, color=factor(cyl))) p+geom_point()

 

 

# 미적 요소 맵핑과 기하학적 객체 적용 ( diamonds 데이터 이용 )

stat_bin()함수는 aes()함수와 geom()함수의 기능을 동시에 제공

 

# 1 stat_bin()함수를 사용하여 막대 그래프 그리기

#1-1 기본 미적 요소 맵핑 객체를 생성한 뒤에 stat_bin()함수 사용

p <- ggplot(diamonds, aes(price)) p + stat_bin(aes(fill = cut), geom = "bar")

 

#1-2 price빈도를 밀도(전체의 합=1)로 스케일링하여 stat_bin()함수 사용

p + stat_bin(aes(fill = ..density..), geom = "bar")

 

cf ) ggplot() 함수에 의해서 그래프가 그려지는 절차

1) 미적요소 맵핑(aes): x 축, y 축, color속성

2) 통계적인 변환(stat): 통계계산 작업

3) 기하학적 객체 적용(geom): 차트 유형

4) 위치조정(position, adjustment), 채우기(fill), 스택(stack), 닷지(dodge) 유형

 

 

# 2 stat_bin()함수 적용 영역과 산점도 그래프 그리기

#2-1

p <- ggplot(diamonds, aes(price)) p + stat_bin(aes(fill = cut), geom = "area")

 

#2-2 stat_bin()함수로 산점도 그래프 그리기

p + stat_bin(aes(color = cut,                   size = ..density..), geom = "point")

 

 

 

 

# 산점도와 회귀선 적용 ( galton 데이터 이용 )

회귀선을 시각화하기 위해

geom_count()함수사용 : 숫자의 크기에 따라서 산점도를 시각화

geom_smooth()함수 : 속성으로 method=”lm”을 지정하면 회귀선과 보조선으로 시각화 사용.

library(UsingR) data("galton") p <- ggplot(data = galton, aes(x = parent, y = child)) p + geom_count() + geom_smooth(method ="lm")

 

 

 

# 테마(Theme) 적용

테마: 그래프의 외형 지정

#1 테마를 적용하여 그래프 외형 속성 설정

#1-1 제목을 설정한 산점도 그래프

p <- ggplot(diamonds, aes(carat, price, color = cut)) p <- p + geom_point() + ggtitle("다이아몬드 무게와 가격의 상관관계") print(p)

 

#1-2 theme()함수를 이용하여 그래프의 외형 속성 적용

p + theme(   title = element_text(color = "blue3", size = 25),    axis.title = element_text(size = 10, face ="bold"),   axis.title.x = element_text(color = "green3"),   axis.title.y = element_text(color = "green3"),   axis.text = element_text(size = 10),   axis.text.y = element_text(color = "purple"),   axis.text.x = element_text(color = "red"),   legend.title = element_text(size = 14,                               face = "bold",                               color = "darkred"),   legend.position = "bottom",   legend.direction = "horizontal" )

 

 

 

2) ggsave() 함수

그래프를 pdf 또는 이미지 형식( jpg, png 등)의 파일로 저장

이미지의 해상도, 폭, 너비 지정 가능

 

 

# 그래프를 이미지 파일로 저장하기

#1 저장할 plot

p <- ggplot(diamonds, aes(carat, price, color = cut)) p + geom_point()

 

#2 가장 최근에 그려진 그래프 저장

ggsave(file = "C:/Rwork/output/diamond_price.pdf") ggsave(file = "C:/Rwork/output.diamond_price.jpg", dp = 72)

 

#3 변수에 저장된 그래프를 이미지 파일로 저장하기

p <- ggplot(diamonds, aes(clarity)) p <- p + geom_bar(aes(fill = cut), position = "fill") ggsave(file = "C:/Rwork/output/bar.png",        plot = p, width = 10, height = 5)