R ggplot2 이차원 밀도 그래프(2D Density Plot) (stat_density2d())

 

2개의 연속형 변수를 가지고 그릴 수 있는 그래프 중에 이차원 밀도 그래프 (2D Density Plot) 을 ggplot2의 stat_density2d() 함수를 이용하여 그려보겠습니다. 

 

 

이차원 밀도 그래프 (2D Density Plot)은 2D 커널 밀도 추정치를 구해서 같은 추정치를 선으로 연결한 그래프 입니다. 

 

 

우리가 일상 생활 중에 자주 쉽게 접하는 이차원 밀도 그래프의 예로는 지도의 등고선이나 일기예보할 때 쓰는 등압선이 있습니다.

 

 

[ 기상청 등압선 얘시 ]

 

 

* 출처: 기상청, http://www.kma.go.kr/weather/images/analysischart.jsp

 

 

이번에 R로 예를 들  데이터는 뉴욕의 기상을 19 73년 5월부터 9월까지 매일 측정한 airquality 데이터 프레임에서 5월달과 7월달 두 달의 Wind, Temp를 사용하겠습니다.

 

(airquality는 시계열 데이터이고, 이전 포스팅에서 airquality 데이터 프레임을 사용하여 ggplot2로 시계열 그래프 그래프 그리는 법 설명하였으니 참고하시기 바랍니다)

 

먼저, airquality의 데이터 구조를 살펴보고, 5월달과 7월달 데이터만 선별해서 새로운 데이터 프레임을 만들어보겠습니다.

 

> # airquality 구조 > str(airquality) '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 : int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... $ Day : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... > > # 5월과 7월만 선택 > airquality_May_July <- subset(airquality, + select = c(Month, Day, Wind, Temp), + subset = (Month %in% c(5, 7)))   > > > head(airquality_May_July) Month Day Wind Temp 1 5 1 7.4 67 2 5 2 8.0 72 3 5 3 12.6 74 4 5 4 11.5 62 5 5 5 14.3 56 6 5 6 14.9 66 > > > tail(airquality_May_July) Month Day Wind Temp 87 7 26 8.6 82 88 7 27 12.0 86 89 7 28 7.4 88 90 7 29 7.4 86 91 7 30 7.4 83 92 7 31 9.2 81

 

 

 

이제 이차원 밀도 그래프 (2D Density Plot)을 그려보겠습니다.  그리고 5월과 7월달의 Month를 색깔로 구분하여 보겠습니다.

 

이때 조심해야 할 것이 있습니다.  aes() 에 shape이나 colour 에는 범주형변수(factor)가 들어가야 합니다.  만약 연속형 변수가 들어가면  "Error: A continuous variable can not be mapped to shape" 라는 에러 메시지가 뜹니다.

 

> # 2차원 밀도 그래프 : 모양과 색깔로 구분 > # 연속형 변수라서 error > ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, shape=Month)) + + geom_point() + + stat_density2d() + + ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, at May and July") Error: A continuous variable can not be mapped to shape

 

 

Month를 Month.ch라는 새로운 문자형 변수로 변환해, 이를 사용해서 이차원 밀도 그래프를 Month별로 모양과 색깔을 구분해서 그려보겠습니다.  

 

> # Month를 문자형 변수로 변환 > airquality_May_July <- transform(airquality_May_July, Month.ch = as.character(Month)) > > sapply(airquality_May_July, class) Month Day Wind Temp Month.ch "integer" "integer" "numeric" "integer" "character" > > head(airquality_May_July) Month Day Wind Temp Month.ch 1 5 1 7.4 67 5 2 5 2 8.0 72 5 3 5 3 12.6 74 5 4 5 4 11.5 62 5 5 5 5 14.3 56 5 6 5 6 14.9 66 5

 

 

stat_density2d() 함수로 커널 밀도 추정치를 계산해서 2차원 밀도 그래프를 그리면,

 

> # 2차원 밀도 그래프 : Month를 모양으로 구분 > ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, shape=Month.ch)) + + geom_point(size=4) + + stat_density2d() + + ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, May/July by Shape") >       > # 2차원 밀도 그래프 : Month를 색깔로 구분 > ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, colour=Month.ch)) + + geom_point(size=4) + + stat_density2d() + + ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, at May/July by Colour")

 

 

 

이번에는 (범례가 있기는 합니다만) 사용자의 가독성을 조금 더 높여주기 위해 2차원 밀도 그래프의 5월, 7월 두 집단의 중앙 부위에 년/월을 annotate()의 "text"로 라벨을 추가해 보겠습니다.

 

> # 2차원 밀도 그래프 : Month를 색깔로 구분, 년/월 라벨 추가 > ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, colour=Month.ch)) + + geom_point(size=4) + + stat_density2d() + + ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, at1973. May/July by Colour") + + annotate("text", x=11, y=65, label="1973.May", alpha=0.5) + + annotate("text", x=9, y= 83, label="1973.July", alpha=0.5)

 

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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