지난번 포스팅에서는 하나의 그룹, 하나의 변수에 대한 히스토그램, 커널밀도곡선을 그리는 방법을 소개하였습니다. 


이번 포스팅에서는

(1) 여러개의 그룹에 대한 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기

(2) 여러개의 변수에 대한 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기

에 대해서 알아보겠습니다. 



먼저, matlplotlib.pyplot, seaborn 패키지를 importing하고, 예제로 사용할 iris 데이터셋을 불러오겠습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns


# loading 'iris' dataset

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)


iris.head()

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa

 

iris.groupby('species').size()

species
setosa        50
versicolor    50
virginica     50
dtype: int64




iris는 붓꽃인데요, 아래처럼 versicolor, setosa, virginica의 3개 종(species) 그룹별로 각 50개씩 꽃잎 길이와 넓이, 꽃받침 길이와 넓이의 4개 변수를 측정한 데이터셋입니다. 


* image source: https://www.datacamp.com/community/tutorials/machine-learning-in-r



  (1) 여러개 그룹의 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기


petal_length 변수에 대해서 setosa, versicolor, virginica 종의 3개 그룹(groups)의 히스토그램과 커널밀도곡선을 그룹별로 색깔을 다르게 하여 그려보겠습니다. 



# 1-1. Multiple histograms on the same axis

sns.distplot(iris[iris.species == "setosa"]["petal_length"], 

             color="blue", label="setosa")


sns.distplot(iris[iris.species == "versicolor"]["petal_length"], 

             color="red", label="versicolor")


sns.distplot(iris[iris.species == "virginica"]["petal_length"], 

             color="green", label="virginica")


plt.legend(title="Species")

plt.show()


 




만약 그룹 개수가 많아서 위에서처럼 일일이 코딩하기가 시간이 오래걸리고 반복되는 코드가 길게 늘어서는게 싫다면 아래처럼 for loop 을 사용해주면 됩니다. 


그래프의 제목, X축 이름, Y축 이름, 범례 이름을 설정하는 방법도 같이 소개합니다. 



# 1-2. Via for loop

grp_col_dict = {'setosa': 'blue', 

                    'versicolor': 'red', 

                    'virginica': 'green'}


# for loop of species group

for group in grp_col_dict:

    

    # subset of group

    subset = iris[iris['species'] == group]

    

    # histogram and kernel density curve

    sns.distplot(subset['petal_length'], 

                    hist = True, # histogram

                    kde = True,  # density curve

                    kde_kws = {'linewidth': 2}, 

                    color = grp_col_dict[group],

                    label = group)


# setting plot format

plt.title('Histogram & Density Plot by Groups')

plt.xlabel('Petal Length(unit:cm)')

plt.ylabel('Density')

plt.legend(prop={'size': 12}, title = 'Group')

plt.show()




  (2) 여러개 변수의 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기


이번에는 sepal_width, sepal_length, petal_width, petal_length 의 4개 변수(variable)에 대해서 히스토그램과 커널밀도곡선을 그려보겠습니다. (단, 종(species)의 구분없이 전체 사용)


for loop 을 사용하였는데요, 위의 그룹 indexing 과 이번의 변수 indexing 부분이 다르다는 점 유심히 살펴보시기 바랍니다. 



# 2-1. Multiple histograms on the same axis

var_color_dict = {'sepal_length': 'blue', 

                      'sepal_width': 'red', 

                      'petal_length': 'yellow', 

                      'petal_width': 'green'}


# for loop

for var in var_color_dict:

    sns.distplot(iris[var],                  

                    color = var_color_dict[var], 

                    hist_kws = {'edgecolor': 'gray'}, 

                    label = var)


plt.legend(title = 'Variables')

plt.show()





위의 (2-1) 그래프는 1개의 window에 동일한 축을 사용하여 4개 변수의 히스토그램과 밀도곡선을 그리다보니 중첩이 되면서 좀 헷갈리고 보기에 어려운 점이 있습니다. 


이런 경우에 그래프를 각 변수별로 분리해서 4개의 window subplots에 하나씩 그려서 비교하는 것도 좋은 방법입니다. ax=axes[0, 0] 은 좌상, ax=axes[0, 1]은 우상, ax=axes[1, 0]은 좌하, ax=axes[1, 1]은 우하 위치의 subplot 입니다. 



# 2-2. Multiple histograms at separate windows

f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex=True)

sns.distplot(iris["sepal_length"], color="blue", ax=axes[0, 0])

sns.distplot(iris["sepal_width"], color="red", ax=axes[0, 1])

sns.distplot(iris["petal_length"], color="yellow", ax=axes[1, 0])

sns.distplot(iris["petal_width"], color="green", ax=axes[1, 1])

plt.show()





for loop을 사용해서 그리려면 아래 코드를 참고하세요. 



var_color_dict = {'sepal_length': 'blue', 

                      'sepal_width': 'red', 

                      'petal_length': 'yellow', 

                      'petal_width': 'green'}


i = [0, 0, 1, 1]

j = [0, 1, 0, 1]


# for loop

f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex=True)

for var, i, j in zip(var_color_dict, i, j):

    sns.distplot(iris[var],                  

                    color = var_color_dict[var],

                    ax = axes[i, j])

    

plt.show()



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탐색적 데이터 분석 단계에서 변수의 분포, 중심 경향, 퍼짐 정도, 치우침 정도 등을 한눈에 살펴볼 수 있는 시각화 종류로 히스토그램이 많이 사용됩니다. 


이번 포스팅에서는 Python의 matplotlib.pyplot, seaborn, pandas를 이용해서 하나의 변수, 하나의 그룹에 대한 히스토그램(Histogram)을 그리는 방법을 소개하겠습니다. 


그리고 다음번 포스팅에서는 여러개의 변수, 여러개의 그룹별 히스토그램을 그리는 방법을 다루어보겠습니다. 


필요한 패키지를 import하고 데이터셋을 loading하겠습니다. 

예제로 사용할 데이터는 seaborn 패키지에 들어있는 iris 데이터세입니다. setosa, versicolor, virginica 종별로 50개씩, 총 150개의 붖꽃 관측치에 대해서 꽃받침(sepal)과 꽃입(petal)의 길이와 넓이를 측정한 자료입니다. 기계학습 공부할 때 약방의 감초처럼 분류나 군집분석 예제로 사용되곤 하는 바로 그 데이터셋입니다. 



import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns


# Data Loading

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)

iris.head()
sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa


iris.groupby('species').size()

species
setosa        50
versicolor    50
virginica     50
dtype: int64

 




  (1) matplotlib.pyplot 으로 히스토그램 그리기


plt.hist() 함수에 X변수의 데이터와 bin의 개수를 입력해주면 됩니다. 이렇 히스토그램을 그리면 그래프 뿐만 아니라 아래처럼 2개의 array와 <a list of Patch objects>가 같이 반환됩니다. 


히스토그램을 그릴 때는 bin의 개수를 적당히(?) 설정하는 것이 매우 중요합니다. bin 개수가 너무 적으면 분포가 뭉뚱그려지며, bin 개수가 너무 많으면 이빨빠지 빗처럼 보기에 이상해집니다. 대개의 경우 bins 값을 입력하지 않은채로 default 세팅으로 해서 그래프를 그려도 제법 보기에 좋게 나오는데요, 혹시 마음에 들지 않는다면 bins=x 값을 변경해가면서 여러번 시도를 해보시기 바랍니다. 



plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10)



히스토그램만 보고 싶을 때는 아래처럼 n, bins, patches = plt.hist() 처럼 관측치 값, bin 개수, patch 객체를 n, bins, patches 에 별도로 할당해주면 됩니다. 



n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10)

 


n, bins, patches

(array([ 4.,  7., 22., 24., 37., 31., 10., 11.,  2.,  2.]),
 array([2.  , 2.24, 2.48, 2.72, 2.96, 3.2 , 3.44, 3.68, 3.92, 4.16, 4.4 ]),
 <a list of 10 Patch objects>)





Y축을 빈도수(frequency)가 아니라 density로 하고 싶을 때는 density=True 를 설정해주면 됩니다. 



# Y axis as density

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10, density=True)





히스토그램의 색깔은 facecolor = 'blue' 식으로 설정해주며, alpha 는 투명도(0~1)를 조절할 때 사용합니다. alpha 가 0에 가까워질수록 투명해집니다. 



# facecolor, alpha

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10, 

                            density=True, 

                            facecolor='blue'

                            alpha=0.5)




X축과 Y축 이름은 plt.xlabel(), plt.ylabel() 함수로 지정하며, 제목은 plt.title()를 사용하여 추가할 수 있습니다. X축과 Y축의 범위를 강제로 지정해주고 싶으면 plt.axis(X축 시작, X축 끝, Y축 시작, Y축 끝)의 순서대로 값을 입력해줍니다. 



# Setting X, Y label and Title, axis

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], 

                            bins=10, 

                            density=True, 

                            facecolor='blue', 

                            alpha=0.5)

plt.xlabel('X bins')

plt.ylabel('Density')

plt.title('Histogram of Sepal Width')

plt.axis([1.5, 4.5, 0, 1.1])

plt.show()




  (2) seaborn 패키지로 히스토그램 그리기


seaborn 패키지의 distplot() 함수로 히스토그램을 그리니 density 기준의 히스토그램에 kernel density curve가 겹쳐져서 그래프가 그려졌습니다. 디폴트 세팅으로 그렸는데 bin 개수도 적당해보이고, 분포 곡선까지 겹쳐서 그려주니 편리하고 좋네요. (density curve와 겹쳐그려야 하므로 히스토그램은 frequency가 아니라 density 기준입니다.) 



sns.distplot(iris['sepal_width'])

plt.show()

 




물론 세부 옵션 설정을 통해서 그래프를 자유자재로 그릴 수 있습니다. 옵션 이름만 보면 무슨 기능인지 짐작할 수 있으므로 부연설명은 생략하겠습니다. 


kde=True 에서 kde는 Kernel Density Estimate 를 하여 커널 밀도 함수 곡선을 그리라는 뜻입니다. 


sns.distplot()에서 반환된 axis를 사용해서 seaborn histogram의 제목(title), X축 이름(X axis label), Y축 이름(Y axis label)을 설정할 수 있습니다. (ax.set_title(), ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel())



# Kernel Density Curve with histogram

ax = sns.distplot(iris['sepal_width'], 

                      hist=True, 

                      kde=True, 

                      bins=10, 

                      color='blue', 

                      hist_kws={'edgecolor': 'gray'}, 

                      kde_kws={'linewidth': 2})

ax.set_title('Histogram of Sepal Width')

ax.set_xlabel('Sepal Width(cm)')

ax.set_ylabel('Density')

plt.show()




Kernel Density Curve만 그리고 싶다면 sns.distplot(x, hist=False) 라고 해서 그려도 되는데요, 좀더 많은 옵션을 사용하고 싶으면 아래처럼 sns.kdeplot() 함수를 사용하면 편리합니다. 



# Kernel Density Estimate Plot

sns.kdeplot(iris['sepal_width'],  

               shade=True, 

               bw=2, 

               label="Sepal Width")

plt.legend()

plt.show()





  (3) pandas.DataFrame.hist 를 이용한 히스토그램 그리기


pandas의 DataFrame에 아래처럼 바로 hist() 함수를 사용해서 히스토그램을 그릴 수 있습니다. matplotlib.pyplot.hist() 함수를 pandas가 가져다가 히스토그램을 그려주므로 (1)번의 plt.hist() 의 결과와 동일하게 나왔습니다. (디폴트 세팅은 grid=True 여서 격자로 그리드가 쳐져 있음)



# Histogram by pandas.DataFrame.hist

iris['sepal_width'].hist(bins=10, grid=False)

plt.show()



저는 개인적으로는 seaborn 의 그래프가 제일 이뻐보이기는 한데요, 여러 책의 예제 코드로 가장 많이 눈에 띄이는 것은 matplotlib.pyplot 이네요. 간단하게 쓰기에는 pandas.DataFrame.hist 가 손이 제일 덜 가구요. 


다음번 포스팅에서는 여러개의 변수/그룹에 대한 히스토그램 그리는 방법을 소개하겠습니다. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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데이터셋을 받으면 제일 먼저 하는 일이 데이트의 구조를 파악하고, 변수명, 변수별 데이터 유형(숫자형, 문자형, 논리형), 결측값 여부, 이상치/영향치 여부, 데이터의 퍼진 정도/분포 모양 등을 탐색하게 됩니다.

 

하나의 연속형 변수에 대한 퍼진 정도/분포 모양와 이상치 여부를 쉽고 빠르게 파악할 수 있는 그래프로 히스토그램(Histogram), 커널 밀도 곡선 (Kernel Density Curve)과 박스그림(Box Plot), 바이올린 그래프 (Vilon Plot) 등 이 있습니다.

 

 

 

[ 변수 개수별 형태별 그래프 종류 ]

 

 

 

히스토그램(Histogram)은 연속형 변수를 일정한 구간(binwidth)으로 나누어서 빈도수를 구한 후에 이를 막대그래프로 그린 그래프입니다.

 

이번 포스팅에서는 먼저 ggplot2 패키지의 geom_histogram() 를 활용해서 히스토그램을 그리는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 

 

 

데이터는 MASS 패키지에 들어있는 Cars93 데이터 프레임 데이터 셋에서 가격(Price)과 자동차유형(Type) 변수를 활용하여 히스토그램을 그려보겠습니다. 

 

> # Cars93 데이터 프레임
> library(MASS)
> str(Cars93)
'data.frame':	93 obs. of  27 variables:
 $ Manufacturer      : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ...
 $ Model             : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ...
 $ Type              : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ...
 $ Min.Price         : num  12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ...
 $ Price             : num  15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ...
 $ Max.Price         : num  18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ...
 $ MPG.city          : int  25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ...
 $ MPG.highway       : int  31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ...
 $ AirBags           : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
 $ DriveTrain        : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ...
 $ Cylinders         : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ...
 $ EngineSize        : num  1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ...
 $ Horsepower        : int  140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ...
 $ RPM               : int  6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ...
 $ Rev.per.mile      : int  2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ...
 $ Man.trans.avail   : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
 $ Fuel.tank.capacity: num  13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ...
 $ Passengers        : int  5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ...
 $ Length            : int  177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ...
 $ Wheelbase         : int  102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ...
 $ Width             : int  68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ...
 $ Turn.circle       : int  37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ...
 $ Rear.seat.room    : num  26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ...
 $ Luggage.room      : int  11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ...
 $ Weight            : int  2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ...
 $ Origin            : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
 $ Make              : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...

 

 

ggplot2 패키지를 library()로 호출한 후에 ggplot() 함수의 +geom_histogram() 함수를 사용하여 default 옵션으로 히스토그램을 그리면 아래와 같습니다.

 

> ## 히스토그램 (Histogram)
> # install.packages("ggplot2") # ggplot2 패키지 설치
> library(ggplot2)
> 
> 
> # binwidth defaulted to range/30
> 
> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 
+   geom_histogram()
stat_bin: binwidth defaulted to range/30. Use 'binwidth = x' to adjust this. 
 

 

 

 

위에 실행결과 콘솔창의 메시지를 보면 "stat_bin: binwidth defaulted to range/30. Use 'binwidth = x' to adjust this."이라는 메시지가 아래 보이는데요, 이는 binwidth를 설정하지 않아서 range/30 디폴트 기준으로 binwidth를 계산해서 그렸다는 뜻입니다.  아래에 실제 범위(range)를 구해서 30으로 나누었더니 1.816 이었고, 이 값을 geom_histogram(binwidth = 1.816) 옵션값이 입력해서 히스토그램을 그려보았더니 위와 같음을 알 수 있습니다.  

 

> range(Cars93$Price) # 7.4 ~ 61.9
[1]  7.4 61.9
> diff(range(Cars93$Price))  # 54.5
[1] 54.5
> diff(range(Cars93$Price))/30 # 1.816
[1] 1.816667
> 
> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 
+   geom_histogram(binwidth=1.816) + 
+   ggtitle("Binwidth=1.816 ; Default, range/30")
 

 

 

 

히스토그램에서 중요하면서 어려운 문제 중의 하나가 bin 개수를 몇 개로 할 것인가, 다른 말로 binwidth를 몇  으로 할 것인가 입니다.  bin 개수가 너무 많으면 (즉, binwidth가 너무 좁으면) 이빨빠진 머리빗처럼 데이터의 분포 모양을 보기에 부적할 수가 있습니다.  반면에 bin 개수가 너무 적으면 (즉, binwidth가 너무 넓으면) 너무 많은 도수가 하나의 bin에 퉁쳐져서 막대기둥 한두개만 덩그라니 서있게 되어 이 또한 데이터의 분포 모양을 파악하는데 도움이 안되게 됩니다.  적절한 bin 개수를 선정하는게 중요한데요, 아래에 binwidth 를 조절해가면서 히스토그램을 그려봤습니다. 

 

 

> # histograms by various binwidths > > h1 <- ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_histogram(binwidth=1.816) + + ggtitle("Binwidth=1.816 ; Default, range/30") > > h2 <- ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_histogram(binwidth=5) + + ggtitle("Binwidth=5") > > h3 <- ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_histogram(binwidth=10) + + ggtitle("Binwidth=10") > > h4 <- ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_histogram(binwidth=20) + + ggtitle("Binwidth=20") > > h5 <- ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_histogram(binwidth=30) + + ggtitle("Binwidth=30") > > h6 <- ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_histogram(binwidth=40) + + ggtitle("Binwidth=40") > > > > > ##----------------- > ## multiplot function by knitr and Jekyll (author of Cookbook for R) > ## 아래 사용자정의 함수를 그대로 카피해서 사용하면 됨 > install.packages("grid")

> > multiplot <- function(..., plotlist=NULL, file, cols=1, layout=NULL) { + library(grid) + + # Make a list from the ... arguments and plotlist + plots <- c(list(...), plotlist) + + numPlots = length(plots) + + # If layout is NULL, then use 'cols' to determine layout + if (is.null(layout)) { + # Make the panel + # ncol: Number of columns of plots + # nrow: Number of rows needed, calculated from # of cols + layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)), + ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols)) + } + + if (numPlots==1) { + print(plots[[1]]) + + } else { + # Set up the page + grid.newpage() + pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout)))) + + # Make each plot, in the correct location + for (i in 1:numPlots) { + # Get the i,j matrix positions of the regions that contain this subplot + matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE)) + + print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row, + layout.pos.col = matchidx$col)) + } + } + } > ##----------------- > > # Multiple graphs on one page : multiplot > multiplot(h1, h2, h3, h4, h5, h6, cols=2)

 

 

 

 

 

참고로, 위처럼 한개의 화면에 여러개의 그래프를 배열하기 위해서 multiplot() 함수(by knitr and Jekyll)를 사용하였습니다.  binwidth = 5 일 때가 위의 6개 그래프 중에서는 상대적으로 가장 적합해 보이므로 아래 예제부터는 binwidth = 5 를 사용하겠습니다.

 

 

위의 히스토그램을 보면 거무튀튀하니 그다지 색깔이 아름답지는 않지요?  그러면 이번에는 색 채우기, 경계선 색 지정하기를 해보겠습니다. 

 

> # 채우기 색, 경계선 색 : geom_histogram(binwidth, fill, colour)
> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 
+   geom_histogram(binwidth=5, fill = "blue", colour = "black") + 
+   ggtitle("Binwidth=5, fill = blue, colour = black")

 

 

 

 

 

마지막으로, facet_grid() 를 써서 요인(factor)/집단/그룹별로 히스토그램을 구분해서 그려보도록 하겠습니다.  단, facet_grid()에 들어가는 변수는 요인(factor)형 변수이어야 합니다.

 

> # 요인(factor) 여부 확인, levels 확인
> class(Cars93$Type); levels(Cars93$Type) 
[1] "factor"
[1] "Compact" "Large"   "Midsize" "Small"   "Sporty"  "Van"    
> 
> # 요인/집단/그룹(factor)별로 나누어서 히스토그램 그리기
> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 
+   geom_histogram(binwidth=5, fill = "blue", colour = "black") + 
+   ggtitle("Binwidth=5, fill = blue, colour = black, group by Type") + 
+   facet_grid(Type ~ .)

 

 

 

 

위의 히스토그램처럼 자동차의 유형(Type)인 'Compact', 'Large', 'Midsize', 'Small', 'Sporty', 'Van' 의 6개 유형별로 가격(Price)의 히스토그램을 그려보면 서로 한눈에 비교가 가능하니 매우 유용하다고 하겠습니다.

 

 

참고로, 위처럼 가로로 비교를 하는 것이 아니라 세로로 세워서 그래프를 그린 후에 비교를 하려면

+ facet_grid(. ~ Type) 처럼 괄호안의 기입 순서를 바꾸어주면 됩니다.  단, 아래에 예시 그래프를 보면 알겠지만, 차종별로 가격의 분포를 비교하기에는 아래 처럼 그래프를 그려서는 안되겠지요?  분석 목적에 맞게 가로로 비교할지, 세로로 비교할지 잘 선택해서 사용하시기 바랍니다.

 

> # 요인/집단/그룹(factor)별로 나누어서 히스토그램 그리기
> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 
+   geom_histogram(binwidth=5, fill = "blue", colour = "black") + 
+   ggtitle("Binwidth=5, fill = blue, colour = black, group by Type") + 
+   facet_grid(. ~ Type) # 수직 
 
 

 

 

 

 

다음으로, 커널 밀도 추정함수를 가지고 그린 커널 밀도 곡선(kernel density curve)를 그려보겠습니다. 

 

히스토그램은 빈도를 가지고 그리며, geom_histogram()함수를 사용하며, 계단식으로 각이 져 있는데요,

 

커널 밀도 곡선(kernel density curve)은 확률(모두 더하면 1)을 가지고 그리고, geom_density() 함수를 사용하며, smoothing 된 곡선으로 되어 있습니다.

 

> # 가격 커널 밀도 곡선(Kernel Density Curve) > ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_density(fill = "yellow", colour=NA, alpha=.5) + # alpha 반투명 + geom_line(stat="density") + + expand_limits(y=0) + + ggtitle("Kernel Density Curve")

 
> # 차종별 가격 커널 밀도 곡선(Kernel Density Curve)_중복
> ggplot(Cars93, aes(x=Price, colour = Type)) + 
+   geom_density(fill = NA) + 
+   geom_line(stat = "density") + 
+   expand_limits(y = 0) + 
+   ggtitle("Kernel Density Curve by Car Type_overlap")
 

 

> # 차종별 가격 커널 밀도 곡선(Kernel Density Curve)_수평 > ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + + geom_density(fill = "yellow", colour=NA, alpha=.5) + + geom_line(stat="density") + + expand_limits(y=0) + + ggtitle("Kernel Density Curve by Car Type") + + facet_grid(Type ~ .) + + xlim(10, 40) # X축 범위를 지정해줬더니 40 초과하는 값 짤렸다고 경고메시지 뜸 Warning messages: 1: Removed 3 rows containing non-finite values (stat_density). 2: Removed 10 rows containing non-finite values (stat_density). 3: Removed 3 rows containing non-finite values (stat_density). 4: Removed 10 rows containing non-finite values (stat_density).

 

 

 
 

 

R ggplot2의 커널밀도곡선에서 최대 피크값 좌표를 구하고 수직선을 추가하는 방법은 https://rfriend.tistory.com/485 를 참고하세요. 


 


히스토그램과 커널 밀도 곡선을 겹쳐서 그려보도록 하겠습니다.

 

> # Histogram + Kernel Density Curve
> ggplot(Cars93, aes(x=Price, y=..density..)) + 
+   geom_histogram(binwidth=5, fill = "blue", colour="white", alpha=0.5) + 
+   geom_density(fill = NA, colour=NA, alpha=0.8) + 
+   geom_line(stat="density") + 
+   expand_limits(y=0) + 
+   ggtitle("Histogram + Kernel Density Curve")

 

 

 





히스토그램의 bin width를 수동으로 설정해주고, bin별로 색깔을 다르게 해서 히스토그램을 그려보겠습니다. 



#----------------

# histogram with variable size of bin width and different colors per bins using ggplot2

#----------------


# sample data frame

mydf <- data.frame(var = c(1100, 10000, 100000, 190000, 110000, 220000, 550000, 701000, 790000))


# numeric notation for large numbers

options(scipen = 30)


library("ggplot2")


# fill color with different colors per bins

mydf $group <- ifelse(mydf $var < 10000, 1, 

                          ifelse(mydf $var < 100000, 2, 

                                 ifelse(mydf $var < 200000, 3, 

                                        ifelse(mydf $var < 500000, 4, 5))))


# breaks of bin

bins <- c(1000, 10000, 100000, 200000, 500000, 800000)


# draw histogram with variable size of bin width and different colors per bins

ggplot(mydf, aes(x= var)) +

  geom_histogram(data=subset(mydf, group==1), breaks = c(1000, 10000), fill="black") +

  geom_histogram(data=subset(mydf, group==2), breaks = c(10000, 100000), fill="yellow") +

  geom_histogram(data=subset(mydf, group==3), breaks = c(100000, 200000), fill="green") +

  geom_histogram(data=subset(mydf, group==4), breaks = c(200000, 500000), fill="blue") +

  geom_histogram(data=subset(mydf, group==5), breaks = c(500000, 800000), fill="red") +

  scale_x_continuous(breaks = bins, limits = c(1000, 800000)) +

  xlab("variable 1") + 

  ylab("count") +

  ggtitle("Histogram with different size of bin width and colors") + 

  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14))






많은 도움이 되셨기를 바랍니다.

 

다음번 포스팅에서는 Box Plot 을 소개하겠습니다.

 

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Posted by R Friend R_Friend

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  1. 짜라두짜 2016.11.27 16:18  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    좋은 정리 감사드립니다.
    덕분에 많은 도움이 되고 있어요~

  2. neri 2017.12.16 17:06  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    구간값의 시작이 price의 최저값인 7.4에서 시작 되는거 같은데, 0~10 / 11~20 /... 이런식으로 구성하려면 어떻게 해야하나요?

  3. 2019.02.08 10:31  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    비밀댓글입니다

    • R Friend R_Friend 2019.02.08 11:42 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요.

      modi_test <- data.frame(modi_test) 를 실행하여 modi_test를 DataFrame으로 만들어준 후에 ggplot을 실행하여 보시기 바랍니다. V2 벡터를 바로 사용해서 에러가 난 것 같습니다.


      library("ggplot2")

      # convert into DataFrame
      modi_test <- data.frame(modi_test)

      # draw histogram using ggplot2
      ggplot(modi_test, aes(x=V2)) +
      geom_histogram(bins=1000, fill = "blue", colour = "black") +
      scale_x_continuous(breaks=seq(0, 80000, 5000)) +
      scale_y_continuous(breaks=seq(0, 2000000, 100000)) +
      xlab("length(bp)") +
      ylab("count") +
      ggtitle("nanopore")

    • 2019.02.08 12:23  댓글주소  수정/삭제

      비밀댓글입니다

    • R Friend R_Friend 2019.02.08 12:26 신고  댓글주소  수정/삭제

      제가 지금 밖에 나와있고 바빠서 자세히 볼 수가 없는데요, 오후 6시 정도에 댓글 확인해보세요.

    • R Friend R_Friend 2019.02.08 15:39 신고  댓글주소  수정/삭제

      이번 블로그 포스팅의 제일 마지막에 샘플 데이터로 코드 짜서 업데이트 했습니다. 포스팅의 제일 마지막 부분 참고하시기 바랍니다.

    • 2019.02.08 18:51  댓글주소  수정/삭제

      비밀댓글입니다

    • R Friend R_Friend 2019.02.08 19:21 신고  댓글주소  수정/삭제

      네, 데이터셋 이름 수정하도록 하겠습니다. 원하시는 결과가 맞으면 좋겠네요.

    • 2019.02.11 10:53  댓글주소  수정/삭제

      비밀댓글입니다

    • R Friend R_Friend 2019.02.11 11:01 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요. 제가 당븐간 회사일로 너무 바빠서 시간을 들여서 사이트를 둘러보고 R 로 테스트해볼 시간이 없어서 성심껏 답변을 드릴수 없습니다.

      일반적으로 말씀드리자면, python로 강하면 R로 가능하며, 그 반대도 마찬가지입니다.

  4. 스물스물 2019.10.03 01:07  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요
    차종별 가격 커널 밀도 곡선 (밑에서 4번째 plot)에서
    Cars93$Type에 대해서 그래프를 나타낸것으로 보이는데, 하나의 데이터로만 그려서 y축은 자동적으로 0.0 / 0.2 / 0.4 라는 값이 나타난것 같은데,
    궁금한 점은 density plot에서의 x,y축에 대한 최대 peak의 좌표를 알고 싶습니다.