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Data Designer
Class 08
ggplot2

꿈꾸는데이터디자이너 시즌2
ggplot2

Data to Graphic

데이터를 가지고 그래프를 그린다
데이터의 속성을
그래프의 시각적인 속성에
대입시킨다

종합주가지수

종합주가지수
X축 : 시간
Y축 : 종합주가지수

종합주가지수
X축 : 시간
Y축 : 종합주가지수
선의 색상 : 국가

R graphics

plot()
데이터의 형태에 따라 적합한 시각화 방식을 제공
plot(iris)
plot(Nile)
plot(Titanic)

plot(BOD)

plot(BOD, type='l')

barplot(BOD$demand)

각각의 그래프는 쉽게 그릴 수 있다
하지만
- 다른 그래프를 그리려면 새로운 함수를 익혀야 한다
- 각각의 함수가 필요로 하는 데이터의 형태가 다르다
- 그래프를 겹쳐서 그리는 과정이 번거롭다

with ggplot2

ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand))+
geom_point()

geom_line()

geom_bar(stat='identity')

ggplot2를 이용할 경우
- 데이터의 변형 없이 다양한 시각화를 시도할 수 있다
- 문법구조가 일정하다

ggplot2가
그래프를 그리는 방식

Data
ggplot2는 long format(Tidy data) 형태의 데이터가 필요
데이터 내의 변수는 데이터 프레임의 열로 지정되어야 한다
여기서는 iris 데이터 사용

Mapping
데이터의 요소와 그래프의 요소(aesthetic)를 대응시키는 과정
Sepal.Length - X축
Sepal.Width – Y축
Species – 점의 색상

Geometric Object
어떤 형태의 그래프를 그릴 것인지 지정한다
줄여서 geom 으로 표기한다
산점도 (scatter plot) 의 경우 geom_point 함수를 사용한다

Position
그래프에서 각 도형이 어떤 식으로 배치될 지를 결정한다
여기서는 특별한 배치가 필요 없기 때문에
그대로('identity') 배치한다

Statistical Transformation
값이 어떻게 그래프에 반영되는지 결정한다
히스토그램같이 구간 내에 존재하는 값의 개수를 세거나
밀도를 계산하는 등, 주어진 값을 변형시켜서 그래프에 반영시킨다
여기서는 특별한 변환 없이 값을 그대로('identity') 사용한다

Data
Mapping
Geom
Position
Stat
하나의 Layer를 구성��다

ggplot() +
layer(data = iris,
mapping = aes(x = Sepal.Length,
y = Sepal.Width,
colour = Species),
geom = 'point',
stat = 'identity',
position = 'identity')
layer 함수를 이용하면
그래프를 그리는데 필요한 요소들을 레이어에 대입시킬 수 있다
ggplot2 에서는 자주 사용하는 항목을 묶어서 함수로 제공한다
Layer

ggplot()+
geom_point(data = iris,
aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, colour=Species)
)
short cut

ggplot()+
geom_point(data = iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width))+
geom_smooth(data = iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width))
여러 개의 레이어를
겹쳐서 그릴 수 있다

ggplot(data = iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width))+
geom_point()+
geom_smooth()
공통적으로 반영되는 요소들은 미리 정의해둘 수 있다
ggplot2의 결과물은 객체로 저장할 수 있다
iris_plot = ggplot(data = iris,
aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width))
iris_plot +
geom_point()+
geom_smooth()

data = diamonds
aes는 x=carat, y=price 일 때
geom_point를 사용해서 산점도(scatter plot) 그리기

iris_plot +
geom_point(size = 3, colour = 'red') +
geom_smooth()
parameter 지정
(에스테틱 일괄 지정)
Parameter

사용 가능한 에스테틱 확인하기
?geom_point

iris_plot +
geom_smooth(method = 'lm')
parameter 지정
(stat의 옵션)
Parameter

iris_plot +
geom_smooth(linetype = 2)
선의 모양 변경
iris_plot +
geom_smooth(se = FALSE)
standard error의
범위를 표현하지 않는다

data = iris
aes는 x=Species, y=Sepal.Width 일 때
geom_boxplot를 사용해서 boxplot 그리기
면의 색상(fill)은 #3399ff
선의 색상(colour 또는 color)은 #c8b923

Position Adjustment
ggplot(data = mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(position = "jitter") +
geom_smooth()
position은
geom이 보여지는
형태를 바꾼다

Position Adjustment
ggplot(mtcars,
aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) +
geom_bar(position = "stack")
누적 막대그래프
ggplot(mtcars,
geom_bar(position = "fill")
누적 막대그래프
(비율)
ggplot(mtcars,
geom_bar(position = "dodge")
막대를 옆으로
나열한다

data = diamonds
aes는 x=clarity, fill=cut 일 때
geom_bar를 사용해서 누적 막대그래프 그리기

A set of layers
A set of scales
A coordinate system
A facetting specification
Guides
Data
Mapping
Statistical Transformation
Geometric Object
Position
ggplot2의 구성요소

Scales
- 데이터의 값이 에스테틱에 대입되는 과정을 조절한다
- Guide(축, 범례 등)가 표시되는 방식을 결정한다
- 함수 이름은 scale_에스테틱_적용방법 으로 정해진다

dia_bar <- ggplot(diamonds, aes(x=cut, fill = cut)) + geom_bar()
dia_bar +
scale_fill_brewer()
scale_xxx_brewer

scale_xxx_brewer
_brewer로 끝나는 색상관련 scale 함수들은
RColorBrewer 패키지를 이용해서 색상을 지정한다
RColorBrewer::display.brewer.all()를 통해서
사용가능한색상목록의종류를볼수있다

RColorBrewer

scale_xxx_brewer
dia_bar +
scale_fill_brewer(palette = 'Paired')
palette 옵션에
원하는 색상조합의 이름을 지정

scale_xxx_brewer
dia_bar +
scale_fill_brewer(palette = 'Accent')
palette 옵션에
원하는 색상조합의 이름을 지정

scale_x_continuous (or discrete)
scale_y_continuous
ggplot(data = mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
geom_smooth() +
scale_x_continuous(limits=c(4,6))
limits 옵션을 통해
그래프에 그려지는 범위를 조정

scale_x_continuous (or discrete)
scale_y_continuous
dia_bar +
scale_fill_brewer(palette = "Accent") +
scale_y_continuous(trans = "log10")
trans 옵션을 통해
변수를 변환시킨다

Coordinate System
기본값은 Cartesian이다 ( coord_cartesian() )
좌표계에 대한 세부적인 옵션을 지정하거나 좌표계를 변경하고
X, Y축을 변경하는 것이 가능하다

Coordinate System
X, Y축을 뒤집는다
dia_bar +
coord_flip()

Coordinate System
극좌표계로 변환시킨다
dia_bar +
coord_polar()

Facetting
데이터의 부분집합들을 하위 그래프로 분리해서 그릴 수 있다
facet_wrap()은 그래프가 수평으로 나열되고
facet_grid()는 수직과 수평으로 각각 다른 변수를 지정할 수 있다

Facetting
cyl 변수마다 그래프를 그린다
mtc_point <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point()
mtc_point +
facet_wrap(~cyl)

Facetting
두 개 이상의 변수를 지정하면
각 변수들의 경우의 수에 따라
그래프를 그려준다
ncol 옵션을 통해
한 화면에 보여지는
그래프 열의 개수를 조정한다
mtc_point +
facet_wrap(~cyl+gear, ncol = 2)

Facetting
x축에 대해서는 gear 변수가
y축는 cyl 변수가 대응되어
각각의 그래프가 그려진다
mtc_point +
facet_grid(gear ~ cyl)

data = iris
aes는 x=Sepal.Width, y=Sepal.Length 일 때
geom_point를 사용해서 scatter plot 생성
facet_wrap을 사용해서 Species별로 plot 그리기

Theme
축의 모양이나 배경색 등
그래프의 세부적인 모양새를
테마로 저장할 수 있다
테마는 패키지로 배포하는 것이
가능하다
dia_bar + theme_bw()

Theme
dia_bar + theme_classic()

Theme
#install.packages('ggthemes')
library(ggthemes)
dia_bar + theme_economist() + scale_colour_economist()
ggthemes 패키지를 설치해서
추가적인 테마를 적용할 수 있다

Theme
dia_bar + theme_excel() dia_bar + theme_solarized()

http://docs.ggplot2.org/current/
ggplot2 document

�ݺ�ߣ

[Week8]R_ggplot2

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