[ R ] 다양한 시각화 #2 점 ㆍ산점도 그래프

(4) 점 그래프

dotplot()함수 : dotplot(y축 컬럼 ~ x축 컬럼 |조건, data. layout)

# dotplot()함수를 사용하여 점 그래프 그리기

#1 layout 속성이 없는 경우

dotplot(Var1~Freq|Var2,dft)

 

 

#2 layout 속성 적용한 경우

dotplot(Var1~Freq|Var2,dft,layout=c(4,1))

 

 

 

 

 

# 점을 선으로 연결하여 시각화히기

dotplot(Var1~Freq,data=dft,          groups=Var2, type = "O",                      auto.key=list(space="rigth", points=T, lines=T))

영어 알파벳 O, 숫자0아니다

• type='O': 점(point)타입으로 원형에 실선이 통과하는 유형으로 그래프의 타입을 지정
• auto.key=list(space=”right”, points=T, lines=T): 범례를 타나내는 속성. 범례의 위치는 오른쪽으로 지정, 점과 선을 범례에 표시

 

(5) 산점도 그래프

xyplot()함수 : xyplot(y축 컬럼 ~ x축 컬럼|조건변수, data=data.frame 또는 list, layout)

# airquality 데이터 셋으로 산점도 그래프 그리기

#1 데이터 가져오기 ( airquality 이용 )

library(datasets) str(airquality) head(airquality) # Ozone Solar.R Wind Temp Month Day # 1    41     190  7.4   67     5   1 # 2    36     118  8.0   72     5   2 # 3    12     149 12.6   74     5   3 # 4    18     313 11.5   62     5   4 # 5    NA      NA 14.3   56     5   5 # 6    28      NA 14.9   66     5   6

 

#2 xyplot()함수를 사용하여 산점도 그리기

xyplot(Ozone~Wind, data=airquality)

 

 

#3 조건변수를 사용하는 xyplot()함수로 산점도 그리기

xyplot(Ozone~Wind|Month,data=airquality,layout=c(5,1))

 

 

#4 조건변수+layout 사용 하여 산점도 그리기

xyplot(Ozone~Wind|Month,data=airquality,layout=c(5,1))

 

 

#5 변수를 factor타입으로 변환하여 산점도 그리기 (패널 제목에는 factor값을 표시)

convert <- transform(airquality,Month=factor(Month)) str(convert) 'data.frame': 153 obs. of  6 variables:   $ Ozone  : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... $ Solar.R: int  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... $ Wind   : num  7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ... $ Temp   : int  67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ... $ Month  : Factor w/ 5 levels "5","6","7","8",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Day    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... xyplot(Ozone~Wind|Month,data=convert) xyplot(Ozone~Wind|Month,data=convert,layout=c(5,1))

 

 

# quakes 데이터 셋으로 산점도 그래프 그리기

#1 데이터 가져오기 ( quakes 이용 ) quakes : 지질

head(quakes) # lat   long depth mag stations depth2 depth3 mag3 # 1 -20.42 181.62   562 4.8       41      6     d4   m2 # 2 -20.62 181.03   650 4.2       15      6     d5   m1 # 3 -26.00 184.10    42 5.4       43      1     d1   m2 # 4 -17.97 181.66   626 4.1       19      6     d5   m1 # 5 -20.42 181.96   649 4.0       11      6     d5   m1 # 6 -19.68 184.31   195 4.0       12      2     d3   m1 str(quakes) # 'data.frame': 1000 obs. of  8 variables: #   $ lat     : num  -20.4 -20.6 -26 -18 -20.4 ... # $ long    : num  182 181 184 182 182 ... # $ depth   : int  562 650 42 626 649 195 82 194 211 622 ... # $ mag     : num  4.8 4.2 5.4 4.1 4 4 4.8 4.4 4.7 4.3 ... # $ stations: int  41 15 43 19 11 12 43 15 35 19 ... # $ depth2  : num  6 6 1 6 6 2 1 2 2 6 ... # $ depth3  : chr  "d4" "d5" "d1" "d5" ... # $ mag3    : chr  "m2" "m1" "m2" "m1" ...

 

#2 지진 발생 진앙지(위도, 경도) 산점도 그리기

xyplot(lat~long, data=quakes,pch=".")

 발생한 위치가 점(.) 으로 산점도 표현

 

 

#3 산점도 그래프를 변수에 저장하고, 제목 문자열 추가하기

tplot <- xyplot(lat~long,data=quakes, pch=".")                                                        # 산점도 그래프를 tplot에 저장 tplot <- update(tplot, main = "1964년 이후 태평양에서 발생한 지진 위치")            # 제목 문자열 추가하기 print(tplot)

 

 

 

# 이산형 변수를 조건으로 지정하여 산점도 그리기

수심별로 진앙지를 파악하기 위해서 depth변수를 조건으로 지정

#1 depth 변수의 범위 확인

range(quakes$depth) # 40 680

 

 

#2 depth 변수 리코딩 :  6개의 범주로 코딩 변경 (100단위)

quakes$depth2[quakes$depth >= 40 & quakes$depth <= 150] <- 1 quakes$depth2[quakes$depth >= 151 & quakes$depth <= 250] <- 2 quakes$depth2[quakes$depth >= 251 & quakes$depth <= 350] <- 3 quakes$depth2[quakes$depth >= 351 & quakes$depth <= 450] <- 4 quakes$depth2[quakes$depth >= 451 & quakes$depth <= 550] <- 5 quakes$depth2[quakes$depth >= 551 & quakes$depth <= 680] <- 6

 

#3 depth2조건으로 산점도 그리기

convert <- transform(quakes,depth2=factor(depth2)) xyplot(lat~long|depth2,data=convert)

 

 

 

# 동일한 패널에 두 개의 변수값 표현하기

#1 동일한 패널에 두개의 변수값 표현하기

head(airquality) # Ozone Solar.R Wind Temp Month Day # 1    41     190  7.4   67     5   1 # 2    36     118  8.0   72     5   2 # 3    12     149 12.6   74     5   3 # 4    18     313 11.5   62     5   4 # 5    NA      NA 14.3   56     5   5 # 6    28      NA 14.9   66     5   6

 

 

#2 depth 변수 리코딩 :  6개의 범주로 코딩 변경 (100단위)

xyplot(Ozone + Solar.R ~ Wind|factor(Month),        data=airquality,        col=c("blue","red"),        layout=c(5,1))

 

Ozone : y1축

Solar.R : y2축

Wind : x축

month : 조건 (factor형으로 변환)