이번 포스팅에서는 


(1) R ggplot2를 이용하여 커널 밀도 곡선(Kernel Density Curve)을 그리기

(2) 커밀 밀도 곡선의 최대 피크값의 좌표 구하기 
   (X, Y coordinates of the peak value in kernel density curve)

(3) 커널 밀도 곡선의 최대 피크값 위치에 수직선을 추가하는 방법 (adding a vertical line at peak value in kernel density plot) 을 소개하겠습니다. 




  (1) R ggplot2로 커널 밀도 곡선 그리기 (Kernel Density Curve by R ggplot2)


예제로 사용할 데이터는 MASS 패키지에 내장되어 있는 Cars93 데이터프레임입니다. 자동차의 가격(Price 변수)에 대해서 R ggplot2로 커널 밀도 곡선 (not frequency, but density) 을 그려보겠습니다. 


> library(MASS)

> library(ggplot2)

> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 

+   geom_density(fill = 'yellow') + 

+   geom_line(stat = "density") + 

+   expand_limits(y = 0) + 

+   ggtitle("Kernel Density Curve") 






(2) 커널 밀도 곡선의 최대 피크값의 좌표 구하기 

     (X, Y coordinates of the peak value in kernel density curve)


density(df$var) 함수를 사용하면 x 와 y 값의 요약통계량 (최소, Q1, 중앙값, Q3, 최대값)을 확인할 수 있습니다. y 값의 최대값(Max)은 5.025e-02 값이네요. 


 

> density(Cars93$Price)


Call:

density.default(x = Cars93$Price)


Data: Cars93$Price (93 obs.); Bandwidth 'bw' = 3.011


       x                y            

 Min.   :-1.634   Min.   :1.608e-05  

 1st Qu.:16.508   1st Qu.:9.773e-04  

 Median :34.650   Median :5.329e-03  

 Mean   :34.650   Mean   :1.377e-02  

 3rd Qu.:52.792   3rd Qu.:2.078e-02  

 Max.   :70.934   Max.   :5.025e-02




이중에서 y 값 peak 값의 x 좌표를 알고 싶으므로 (a) which.max(density(Cars93$Price)$y) 로 y값의 최대 peak 값을 가지는 데이터의 index를 찾고 (127번째 데이터), 이 index를 이용해서 x 값의 좌표(16.25942)를 indexing 해올 수 있습니다. 



> which.max(density(Cars93$Price)$y)

[1] 127

> x_coord_of_y_max = density(Cars93$Price)$x[127]

> x_coord_of_y_max

[1] 16.25942

 


즉, y (Price) 최대 피크값의 좌표는 (x, y) 는 (16.25922, 0.05025) 가 되겠습니다. 




 (3) 커널 밀도 곡선의 최대 피크값 위치에 수직선을 추가하기

     (adding a vertical line at peak value in kernel density plot)


geom_vline() 으로 (2)번에서 구한 y 피크값의 x 좌표를 입력해주면 커널밀도곡선의 최대 피크값 위치에 수직선(vertical line)을 추가할 수 있습니다. 



> ggplot(Cars93, aes(x=Price)) + 

+   geom_density(fill = 'yellow') + 

+   geom_line(stat = "density") + 

+   expand_limits(y = 0) + 

+   ggtitle("Kernel Density Curve w/ Vertical Line at Peak Point") +

+   geom_vline(xintercept = x_coord_of_y_max, color='blue', size=2, linetype="dotted")


 





  (4) 여러개 그룹의 커널 밀도 곡선을 겹쳐 그린 경우 최대 peak 값 찾고 수직선 그리기


위의 예는 1개의 데이터셋에 대해 1개의 커널 밀도 곡선을 그린 후 최대 peak 값을 찾는 것이었습니다. 이제부터는 여러개의 하위 그룹으로 나뉘어진 데이터셋으로 여러개의 커널 밀도 곡선을 겹쳐서 그린 경우에 최대 peak 값을 찾고, 그 위치에 빨간색으로 수직선을 추가해보겠습니다. 


예제로 Cars93 데이터프레임에서 차종(Type) 별 가격(Price)의 커널 밀도 곡선을 겹쳐서 그려보겠습니다. 


> 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 Types")





차종(Type) 중에서 Van 의 커널 밀도 곡선이 최대 Peak 값에 해당하므로 --> 차종 중에서 Van 의 데이터만 가져와서 y 최대값과 이에 해당하는 관측치의 index 위치를 찾아보겠습니다. 



> density(Cars93[Cars93$Type=='Van', ]$Price)


Call:

density.default(x = Cars93[Cars93$Type == "Van", ]$Price)


Data: Cars93[Cars93$Type == "Van", ]$Price (9 obs.); Bandwidth 'bw' = 0.303


       x               y            

 Min.   :15.39   Min.   :0.0000072  

 1st Qu.:17.45   1st Qu.:0.0040424  

 Median :19.50   Median :0.0495649  

 Mean   :19.50   Mean   :0.1215343  

 3rd Qu.:21.55   3rd Qu.:0.1807290  

 Max.   :23.61   Max.   :0.5321582  

> which.max(density(Cars93[Cars93$Type=='Van', 'Price'])$y)

[1] 238

> x_coord_of_y_max = density(Cars93[Cars93$Type=='Van','Price'])$x[238]

> x_coord_of_y_max

[1] 19.20249

 


밀도 y의 최대값(max)은 0.532 이며, 이때의 관측치의 index는 238번째 값 이고, 관측치 238번째 값의 x값의 좌표는 19.20 입니다. 


따라서, 밀도 y 의 최대 peak 값의 좌표는 (x, y) = (19.20, 0.53) 이네요. 



마지막으로, geom_vline() 을 사용해서 밀도 최대 peak 값에 해당하는 x=19.20 을 기준으로 빨간색 점선 수직선(vertical line)을 추가해보겠습니다. 



> ggplot(Cars93, aes(x=Price, colour = Type)) + 

+   geom_density(fill = NA) + 

+   geom_line(stat = "density") + 

+   expand_limits(y = 0) + 

+   ggtitle("Kernel Density Curve w/ Vertical Line at Peak Point") +

+   theme_bw() +

+   geom_vline(xintercept = x_coord_of_y_max, color='red', size=1, linetype="dashed")






R ggplot2로 히스토그램, 커널밀도곡선을 그리는 다양한 방법은 https://rfriend.tistory.com/67 를 참고하세요. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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  1. 스물스물 2019.10.04 14:36  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    올려주신 답변 보고 작성해주신 글 확인하였습니다. 감사합니다.

    추가적으로 질문을 드리면, 올려주신 글에서는 Cars93$Price에 대한 density plot을 그리고 그에 해당하는 x,y 좌표값을 구하는 방식 & 그래프에 최대 peak 를 나타내는 방법인것 같습니다.

    만약, density plot을 여려개를 겹쳐 그려서, 예를 들면, 내장되어 있는(Cars93$price)에는 num[1:93]까지의 데이터를 이루고 있지만, 만약 price1, pirce2, price3...이렇게 여러개의 데이터를 하나로 이루어서 density plot을 그렸다면, 그림자체도 여러개의 그래프가 겹쳐서 나타나게 될 것이고, 그에 따른 최대 peak값을 따로 구해야할것 같은데,
    개인적으로는, 전체 합쳐진 데이터내에서 최대 peak값을 구하고 싶은데 이럴 때에는 어떻게 해야 할까요?

일반적으로 R ggplot2로 히스토그램을 그릴 때 동일한 폭의 bin 넓이(bin width)를 설정해줍니다. 


이번 포스팅에서는 R ggplot2로 bin의 넓이를 다르게 설정한 히스토그램 그리는 방법을 소개하겠습니다. (histogram with different bin width using R ggplot2)


간단한 예제 데이터프레임을 만들어서 예를 들어보았습니다. 요점은 사용자가 정의한 binwidth에 해당하는 group 변수를 하나 만들구요, geom_histogram() 함수로 히스토그램을 그릴 때 group 별로 subset을 하고 breaks argument로 사용자가 정의한 binwidth 구간을 설정해주는 것입니다. 



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

# 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))


 



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이번 포스팅에서는 R ggplot2 로 y축이 2개 있는 이중 축 그래프 그리는 방법을 소개하겠습니다.

 

엑셀로는 이중 축 그래프 그리기가 그리 어렵지 않은데요, R의 ggplot 도 sec.axis 을 사용하면 두번째 y축을 추가할 수 가 있습니다.

 

먼저 예제로 사용할 데이터셋을 만들어보겠습니다.

 

 

#=========================================
# Dual y-axes plot using ggplot2 sec.axis
#=========================================

rm(list=ls()) # clear all

# make a DataFrame
data_val <- matrix(
  c(-4.2922960, 0.00000000000389755, 0.00000000268579,
  -3.9102123, 0.00000000000939471, 0.00000003082191,
  -3.5281286, 0.00000000002264455, 0.00000027610486,
  -3.1460449, 0.00000000005458189, 0.00000193070482,
  -2.7639612, 0.00000000013156254, 0.00001053865139,
  -2.3818776, 0.00000000031711433, 0.00004490363779,
  -1.9997939, 0.00000000076436268, 0.00014935003987,
  -1.6177102, 0.00000000184239690, 0.00038775418083,
  -1.2356265, 0.00000000444085801, 0.00078584150863,
  -0.8535428, 0.00000001070411038, 0.00124319933681,
  -0.4714591, 0.00000002580086522, 0.00153523161114,
  -0.0893754, 0.00000006218962756, 0.00147990680737,
  0.2927083, 0.00000014989999897, 0.00111358189390,
  0.6747920, 0.00000036131440584, 0.00065408965954,
  1.0568757, 0.00000087090114242, 0.00029990225777,
  1.4389594, 0.00000209919260108, 0.00010733701573,
  1.8210431, 0.00000505982314747, 0.00002998793957,
  2.2031268, 0.00001219600184343, 0.00000653989939,
  2.5852105, 0.00002939662278856, 0.00000111332724,
  3.5852105, 0.00029392734366929, 0.00000000000000,
  4.5852105, 0.00293538878457633, 0.00000000000000,
  5.5852105, 0.02896916461589227, 0.00000000000000,
  6.5852105, 0.25470155892952129, 0.00000000000000,
  7.5852105, 0.94711869936516890, 0.00000000000000,
  8.5852105, 0.99999999999982903, 0.00000000000000,
  9.5852105, 1.00000000000000000, 0.0000000000000),
  nrow=26,
  byrow=TRUE)

# convert a matrix into a dataframe
df <- data.frame(data_val)

# column name
colnames(df) <- c("x", "y1", "y2")

 

> head(df)
          x           y1           y2
1 -4.292296 3.897550e-12 2.685790e-09
2 -3.910212 9.394710e-12 3.082191e-08
3 -3.528129 2.264455e-11 2.761049e-07
4 -3.146045 5.458189e-11 1.930705e-06
5 -2.763961 1.315625e-10 1.053865e-05
6 -2.381878 3.171143e-10 4.490364e-05

 

 

 

두 개 y축의 요약 정보를 보니 최대값의 차이가 매우 크다는 것을 알 수 있습니다. y1 축과 y2 축의 비율을 보니 약 651배 차이가 나네요. 이런 상태에서 그래프를 그리면 y2 축의 그래프가 바닥에 쫙 붙어서 그려지므로 두 축 간의 패턴, 특징, 구조를 비교하기가 어렵게 됩니다. 따라서 y2 축의 데이터를 y1축과 비교하기 쉽도록 y2에 'y1과 y2의 최대값의 비율(max_ratio)'를 곱해서 그래프를 그려보겠습니다.

 

 

> # max ratio b/w 2 axes
> summary(df)
       x                 y1                  y2          
Min.   :-4.2923   Min.   :0.0000000   Min.   :0.000e+00 
1st Qu.:-1.9043   1st Qu.:0.0000000   1st Qu.:7.000e-10 
Median : 0.4838   Median :0.0000003   Median :8.539e-06 
Mean   : 1.1492   Mean   :0.1243873   Mean   :3.020e-04 
3rd Qu.: 3.3352   3rd Qu.:0.0002278   3rd Qu.:3.658e-04 
Max.   : 9.5852   Max.   :1.0000000   Max.   :1.535e-03 
> max_ratio <- max(df$y1)/max(df$y2); max_ratio
[1] 651.367

 

 

 

y1 데이터로는 선 그래프를 그리고, y2 데이터로는 막대그래프를 그려보겠습니다.

이때 y2 에 해당하는 두번째 축의 막대그래프를 그릴 때는

 - (1) max(y1)/max(y2) 로 계산한 두 축의 최대값의 비율인 651을 y2에 곱했으며

       (geom_bar(aes(y = y2*max_ratio) 

 - (2) scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.*maxratio, name="y2") 를 사용해서 오른쪽의 두번째 축을 추가하였습니다.

 

 

> # Dual y-axes plot using ggplot2 sec.axis
> library(ggplot2)
> 
> g <- ggplot(df, aes(x = x))
>   g <- g + geom_line(aes(y = y1), colour = "red", size = 2)
>   
>   # adding the relative result5.data.A, 
> # transformed to match roughly the range of the B
> g <- g + geom_bar(aes(y = y2*max_ratio),
> fill = "blue",
> stat = "identity")
> > # adding secondary axis > g <- g + scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.*max_ratio, name="y2*651")) > > g

 

 

 

해석하기에 편리하도록 데이터의 소스가 무엇인지를 나타내는 텍스트와 화살표를 추가해보겠습니다.

 

 

> # adding text > g <- g + annotate("text", x = -2, y = 0.75, colour="black", label="y2*651") > g <- g + annotate("text", x = 5, y = 0.5, colour="black", label="y1") > > # adding arrow > library(grid) > g <- g + annotate("segment", x = -1.8, y = 0.75, + xend = -1, yend = 0.6, colour="blue", arrow=arrow()) > g <- g + annotate("segment", x = 5.2, y = 0.5, + xend = 6.7, yend = 0.4, colour="red", arrow=arrow()) > g

 

 

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

 

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  1. 황아재 2019.03.13 16:39  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요!
    항상 이쪽 글을 보면서 R배워가고 있습니다.

    다름이 아니라 혹시 ggplot2 패키지에서 다수의 y축을 생성하는 방법을 아시나요??
    구글링을 해봐도 나오는 결과가 없고 혹시 아시는가 싶어서 댓글 남겨봅니다.
    예시도 링크로 남겨보아요!
    https://www.r-bloggers.com/multiple-y-axis-in-a-r-plot/

    • R Friend R_Friend 2019.03.13 16:47 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요.

      저도 3개 y축을 ggplot2로 그리는 방법은 모르겠습니다.

      ggplot2로 y축 2개로 3개의 그래프를 그리거나, 아니면 base 패키지의 그래프로 3개 y축 그래프를 그리셔야 할거 같습니다.

이번 포스팅에서는 R ggplot2 패키지의 coord_fixed(ratio = number) 옵션을 사용해서 그래프의 크기 (가로, 세로 비율)를 조정하는 방법을 소개하겠습니다. 


1 ~ 4의 정수 좌표를 가지는 X 축과 

1 ~ 4의 정수 좌표를 가지는 Y 축을 가지는 

가상의 데이터를 사용해서 예를 들어보겠습니다. 


X축이 Y축이 1:1 비율인 그래프가 되겠습니다. 



[ 가상 데이터셋 생성 ]



#==========================

# Rssizing the plot

#==========================


install.packages("ggplot2")

library(ggplot2)


# X, Y coordinate and segments(A, B category) data set

my.df <- data.frame(XCoord = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4), 

                    YCoord = c(1, 2, 4, 1, 3, 4, 2, 4, 1, 4), 

                    Seg = c("A", "A", "A", "A", "B", "A", "B", "B", "B", "B"))





X와 Y좌표별로 Seg. 변수의 "A"는 검정색, "B"는 흰색으로 색깔을 지정해서 Heatmap을 그려보겠습니다. 

X좌표와 Y좌표가 1~4 범위를 동일하게 가지고 있으므로 크기에 대한 설정없이 디폴트 세팅으로 그래프를 그리면 아래 처럼 정사각형 1:1 비율로 그래프가 그려집니다. 



[ 그림 1 ] 원본 그래프 (Original Plot) : 가로축과 세로축이 1:1



# Original plot

ggplot(my.df, aes(x=XCoord, y=YCoord, fill=Seg)) +

  geom_tile(colour="gray80") +

  scale_fill_manual(values = c("black", "white")) +

  ggtitle("Original Heatmap by X4*Y4 size")






[ 그림 2 ] 가로축과 세로축의 비율을 1:2 로 설정하기 : coord_fixed(ratio = 2)


[그림 1]에서 원본 이미지가 가로축과 세로축이 1:1 비율의 정사각형 그래프였는데요, 이를 가로:세로 비율을 1:2로 세로가 가로의 2배 비율인 그래프(가로:세로 = 1:2)로 바꾸어 주려면 coord_fixed(ratio = 2) 를 설정해주면 됩니다. 



# Resized plot using coord_fixed(ratio = number)

ggplot(my.df, aes(x=XCoord, y=YCoord, fill=Seg)) +

  geom_tile(colour="gray80") +

  scale_fill_manual(values = c("black", "white")) +

  coord_fixed(ratio = 2) +

  ggtitle("Heatmap : Resized X:Y axis size with 1:2 ratio")







[ 그림 3 ] 가로축과 세로축의 비율을 2:1 로 설정하기 : coord_fixed(ratio = 0.5)


가로와 세로축 비율이 1:1인 원본 이미지 [그림 1] 을 가로가 세로축의 2배인 그래프 (가로:세로 = 2:1)로 바꾸고 싶다면 coord_fixed(ratio = 0.5) 로 설정해주면 됩니다. 



# Resized plot using coord_fixed(ratio = number)

ggplot(my.df, aes(x=XCoord, y=YCoord, fill=Seg)) +

  geom_tile(colour="gray80") +

  scale_fill_manual(values = c("black", "white")) +

  coord_fixed(ratio = 0.5) +

  ggtitle("Heatmap : Resized X:Y axis size with 2:1 ratio")









아래는 EBImage 패키지의 resize() 함수를 사용해서 png 이미지 파일로 출력할 때 이미지 크기를 (a) 특정 가로, 세로 크기로 설정해주는 방법과 (b) 비율로 설정해주는 방법입니다. 

R code는 stackoverflow 의 답변 중에서 aoles 님께서 달아놓은 것인데요, 코드 그대로 인용해서 소개합니다. ( * R code 출처 : https://stackoverflow.com/questions/35786744/resizing-image-in-r )


#==============
# Image resize using EBImage package

# installing EBImage package
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("EBImage")


# resizing image using EBImage package's resize() function

library("EBImage")

x <- readImage(system.file("images", "sample-color.png", package="EBImage"))


# width and height of the original image
dim(x)[1:2]


# scale to a specific width and height
y <- resize(x, w = 200, h = 100)


# scale by 50%; the height is determined automatically so that
# the aspect ratio is preserved
y <- resize(x, dim(x)[1]/2)


# show the scaled image
display(y)


# extract the pixel array
z <- imageData(y)


# or
z <- as.array(y)

 



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(X축) 시간의 흐름에 따른 (Y축) 값의 추세, 변화 분석 및 탐색을 하는데 시계열 선 그래프(time series plot, line graph)를 많이 이용합니다. 


 이번 포스팅에서는 R ggplot2 패키지로 시계열 선그래프를 그리고, 거기에 세로선을 추가하는 작업을 해보겠습니다. 


ggplot2 에서 세로선을 추가할 때 geom_vline() 함수를 사용하는데요, 이게 시계열 데이터의 경우는 as.numeric() 함수를 사용해서 시계열 데이터를 숫자형 데이터로 변환을 해주어야 에러가 안나고 제대로 세로선이 그려집니다. 


이거 몰라서 한참을 구글링하면서 애 좀 먹었습니다. ^^;


간단한 시계열 데이터를 만들어서 예를 들어보겠습니다. 




> ##======================================================

> ## adding multiple vertical lines at time-series plot using R ggplot2

> ##======================================================

> # making time series data

> dt <- c("20170609100000", "20170609100100", "20170609100200", 

+         "20170609100300", "20170609100400", "20170609100500")

> val <- c(5.2, 3.4, 3.9, 6.3, 4.7, 5.6)

> dt_val <- data.frame(dt, val)

> dt_val <- transform(dt_val, 

+                     dt = as.POSIXct(dt, 

+                                     format = '%Y%m%d%H%M%S', 

+                                     origin = "1970-01-01", 

+                                     tz = "UTC"))

> dt_val

                   dt val

1 2017-06-09 10:00:00 5.2

2 2017-06-09 10:01:00 3.4

3 2017-06-09 10:02:00 3.9

4 2017-06-09 10:03:00 6.3

5 2017-06-09 10:04:00 4.7

6 2017-06-09 10:05:00 5.6

 




R ggplot2 패키지의 geom_line() 함수를 사용해서 시계열 선그래프를 그려보겠습니다. 



> # making time series plot

> library(ggplot2)

> ggplot(dt_val, aes(x = dt, y = val)) +

+   geom_line(size=1, color = "blue") + 

+   ggtitle("Time-series plot")

 




R ggplot2로 세로선을 추가할 때는 geom_vline(xintercept = x) 함수를 추가해주면 됩니다. 하지만 xintercept 에 들어가는 값이 날짜, 시간 포맷의 데이터일 경우 아래 처럼 에러가 납니다. 



> # To add vertical line at time series plot

> # Error in Ops.POSIXt((x - from[1]), diff(from)) : '/' not defined for "POSIXt" objects

> ggplot(dt_val, aes(x = dt, y = val)) +

+   geom_line(size = 1, color = "blue") +

+   geom_vline(xintercept = dt_val$dt[3], color =  "red", linetype = 2) +

+   ggtitle("Adding vertical line at time-series plot using geom_vline()")

Error in Ops.POSIXt((x - from[1]), diff(from)) : 

  '/' not defined for "POSIXt" objects

 




R ggplot2 시계열 선그래프에 X축이 날짜, 시간 포맷의 시계열 데이터인 경우 특정 날짜/시간에 세로선을 추가하기 위해서는 as.numeric(x) 함수를 사용해서 숫자형 데이터로 포맷을 바꾸어 주어야 합니다



> # Use as.numeric() function at xintercept

> ggplot(dt_val, aes(x = dt, y = val)) +

+   geom_line(size = 1, color = "blue") +

+   geom_vline(xintercept = as.numeric(dt_val$dt[3]), color = "red", linetype = 2) + # as.numeric() transformation

+   ggtitle("Adding vertical line at time-series plot using geom_vline() and as.numeric() transformation")

 







만약 복수의 세로선을 추가하고 싶다면 아래의 예제를 참고하세요. 만약 3번째와 5번째 x변수의 날짜/시간에 세로선을 추가하고 싶다면 dataset$variable[c(3, 5)] 처럼 indexing을 해서 xintercept 에 넣어주면 됩니다. 

(세로선 2개가 그려지기는 했는데요, 하단에 빨간색으로 "HOW_BACKTRACK environmental varialbe"이라는 경고메시지가 떴습니다. -_-; )



> # adding "Multiple" vertical lines

> ggplot(dt_val, aes(x = dt, y = val)) +

+   geom_line(size = 1, color = "blue") +

+   geom_vline(xintercept = as.numeric(dt_val$dt[c(3,5)]), color = "red", linetype = 2) +

+   ggtitle("Adding multiple vertical lines at time-series plot using geom_vline()")

HOW_BACKTRACE environmental variable.


 




이번에는 세로선을 그릴 기준 날짜/시간 데이터를 다른 데이터프레임에서 가져와야 하는 경우를 예로 들어보겠습니다. 먼저 세로선의 기준이 되는 xintercept 에 들어갈 날짜/시간 정보가 들어있는 data frame 을 만들어보죠. 



> # adding multiple vertical lines with another data frame

> dt_2 <- c("20170609100150", "20170609100430")

> val_2 <- c("yes", "yes")

> dt_val_2 <- data.frame(dt_2, val_2)

> dt_val_2 <- transform(dt_val_2, 

+                       dt_2 = as.POSIXct(dt_2, 

+                                         format = '%Y%m%d%H%M%S', 

+                                         origin = "1970-01-01", 

+                                         tz = "UTC"))

> dt_val_2

                 dt_2 val_2

1 2017-06-09 10:01:50   yes

2 2017-06-09 10:04:30   yes

 




R ggplot2 시계열 선그래프를 그린 원본 데이터프레임(아래 예제에서는 dt_val)과는 다른 데이터프레임(아래 예제에서는 dt_val_2)의 날짜/시간 데이터를 사용해서 복수의 세로선을 그려보겠습니다.  두 개의 세로선이 그려지기는 했는데요, "HOW_BACKTRACE environmental variable"이라는 빨간색 경고 메시지가 떴습니다. 그런데, 예전에는 에러 메시지 뜨면서 안그려졌었는데, 블로그 쓰려고 다시 해보니 그려지기는 하는군요. ^^; 



> # time series plot with multiple vertical lines from another data frame

> ggplot(dt_val, aes(x = dt, y = val)) +

+   geom_line(size = 1, color = "blue") +

+   geom_vline(xintercept = as.numeric(dt_val_2$dt_2), color = "red", linetype = 2) +

+   ggtitle("Time-seires plot with multiple vertical line from another dataframe")

HOW_BACKTRACE environmental variable.




위의 예제처럼 했는데 혹시 Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (6): xintercept 와 같은 에러 메시지가 뜨고 그래프가 안그려진다면 아래처럼 geom_vline(data = dataframe, xintercept = ... ) 처럼 데이터를 가져오는 데이터프레임을 명시해주면 문제가 해결됩니다.  이걸 몰라서 또 한참을 고민하고, 구글링하고, 참 애먹었던 적이 있습니다. -_-;



> # time series plot with multiple vertical lines from another data frame(2)

> ggplot(dt_val, aes(x = dt, y = val)) +

+   geom_line(size = 1, color = "blue") +

+   geom_vline(data = dt_val_2, xintercept = as.numeric(dt_val_2$dt_2), color = "red", linetype = 2) +

+   ggtitle("Time-series plot with multiple vertical lines from another dataframe 2")



 



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이번 포스팅에서는 ggplot2로 그린 그래프에서 


 - (1) 범례 위치 바꾸기

        (changing the position of legend)


 - (2) 범례 글자 크기 및 색깔 바꾸기

        (changing the size and color of the legend)


 - (3) 범례 항목 순서 바꾸기

        (changing the order of legend label)


 - (4) 범례 없애기

        (removing the legend)


등 범례(legend)를 다루는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 



MASS package의 Cars93 데이터프레임에 있는 '차종(Type)별 고속도로 연비(MPG.highway)' 박스 그래프를 가지고 예를 들어보겠습니다. 


박스 그래프 디폴트 옵션으로 그리면 아래와 같은 결과가 나옵니다. 



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

# ggplot2 : legend 

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

library(MASS)

library(ggplot2)


# Boxplot of MPG.highway per Car Type

mpg <- ggplot(Cars93, aes(x = Type, y = MPG.highway, fill = Type)) +

  geom_boxplot() +

  theme_bw() +

  ggtitle("MPG.highway per Car Type")


mpg

 






 (1) 범례 위치 바꾸기 (changing the position of legend) : theme(legend.position = "bottom")


디폴트 세팅에서는 오른쪽("right")에 범례가 있습니다.  

theme(legend.position) argument를 사용해서 범례 위치를 그래프 바깥쪽으로 해서 아래("bottom"), 왼쪽("left"), 위쪽("top")으로 차례대로 바꾸어 보겠습니다. (범례를 위쪽에 배치하는 것은 이상하게 보이네요. ^^;)



# (1) Changing the legend position

# (1-1) outside the plot by using theme(legend.position = "right", "bottom", "left", "top")


# bottom

mpg + theme(legend.position = "bottom")




# left

mpg + theme(legend.position = "left")



# top

mpg + theme(legend.position = "top") 





범례를 놓고 싶은 위치의 x, y 좌표를 숫자 벡터로 입력을 해주면 그래프의 안쪽에도 범례를 집어넣을 수 있습니다. 이때 x, y 좌표는 0~1 사이의 실수 값을 넣어주면 됩니다. x 좌표에서는 0이 그래프 안쪽의 가장 왼쪽이고 1은 가장 오른쪽이 되며, y 좌표에서 0은 그래프 안쪽의 가장 아래쪽이고 1은 가장 위쪽 방향이 되겠습니다. 아래 예에서는 그래프의 오른쪽 상단에 여유 공간이 많이 있으므로 c(0.9, 0.8)의 숫자 벡터를 입력해서 범례를 우측 상단에 놓아 보겠습니다. 



# (1-2) inside the plot by using the location vector c(x coordinate, y coordinate) 

mpg + theme(legend.position = c(0.9, 0.8)) # coordinate value : between 0 and 1





 (2) 범례 글자 크기 및 색깔 바꾸기 (changing the size and color of the legend)

      : theme(legend.title = element_text(color, size, face))

      : theme(legend.text = element_text(color, size, face))


범례의 글자 크기와 색깔, 폰트도 바꿀 수가 있습니다. 자유도가 높아 그래프를 예쁘게 꾸미고 싶은 분에게는 유용할 것입니다. 범례의 제목(title)과 레이블(label text)의 색을 파란색(color = "blue)으로 바꾸고, 범례 제목은 12 크기(size = 12)로 더 키우고, 범례 레이블은 8 크기로 좀더 작게 조정하겠습니다. 그리고 범례 제목은 굵게(face = "bold"), 범례 레이블은 이탤릭체(face = "italic")로 바꾸어 보겠습니다. 



# (2) Changing the legend title and label size and color

mpg + 

  theme(legend.title = element_text(color = "blue", size = 12, face = "bold")) + # legend title

  theme(legend.text = element_text(color = "blue", size = 8, face = "italic")) # legend label





 (3) 범례 항목 순서 바꾸기 (changing the order of legend label)

      : factor(Type, levels = ("Compact", "Small", "Midsize", "Large", "Sporty", "Van")


범례의 레이블 순서를 차종(Type)의 크기에 맞게 바꾸고 싶을 때는 ggplot2 에서 무얼 하는 것은 아니구요, 데이터너 전처리 단계에서 transform() 함수를 사용해서 factor(Type, levels = c("Compact", "Small", "Midsize", "Large", "Sporty", "Van") 처럼 요인(factor)의 levels 의 순서를 바꾸어 주면 됩니다. (ie, ordered factor)


이렇게 해주면 범례의 레이블 순서도 바뀌고, x 축의 항목들의 순서도 역시 바뀌게 됩니다. 



> # (3) Changing the order of legend labels

> # checking the levels and class of 'Type' variable

> attributes(Cars93$Type)

$levels

[1] "Compact" "Large"   "Midsize" "Small"   "Sporty"  "Van"    


$class

[1] "factor"


> # changing the level's order of factor 'Type'

> Cars93 <- transform(Cars93, 

+                  Type = factor(Type, levels = c("Compact", "Small", "Midsize", 

+                                                                    "Large", "Sporty", "Van")))

> attributes(Cars93$Type)

$levels

[1] "Compact" "Small"   "Midsize" "Large"   "Sporty"  "Van"    


$class

[1] "factor"


> mpg_legend_order_change <- ggplot(Cars93, aes(x = Type, y = MPG.highway, fill = Type)) +

+   geom_boxplot() +

+   theme_bw() +

+   ggtitle("Changing the order of legend labels by Car Size")

> mpg_legend_order_change

 




 (4) 범례 없애기 (removing the legend) 

        : theme(legend.title = element_blank())

        : theme(legend.position = 'none')


범례를 아예 없애고 싶을 때는 범례의 제목을 없애는 theme(legend.title = element_blank())와 범례의 레이블을 없애는 theme(legend.position = 'none') 의 두 개의 arguments 를 추가해주면 됩니다. 



# (4) Removing the legend title and labels

mpg + 

  theme(legend.title = element_blank()) +   # remove legend title

  theme(legend.position = 'none')                # remove legend labels


 



이상으로 ggplot2로 그린 그래프의 범례(legend)를 설정하는 여러가지 방법을 알아보았습니다. 

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R ggplot2 패키지로 box-plot 을 그렸을 때 조금 더 손을 보고 싶을 때가 있습니다.  


가령, 배경색을 흰색으로 바꾸어서 좀더 깔끔하게 보이게 하고 싶을 수 있습니다. 혹은 라벨 길이가 너무 길거가 요인 개수가 너무 많아서 가로의 X축이 모자라서 라벨명이 짤리는 상황이 발생했을 때 라벨을 45도나 90도 돌려 줌으로써 긴 라벨을 온전히 그래프에 다 제시를 해줄 수도 있겠지요. 아니면 아예 라벨을 가로축이 아니라 세로축으로 제시를 해주는 것도 방법이겠구요. 


이에 이번 포스팅에서는 아래의 3가지 소소한 팁을 공유하고자 합니다. 



(1) ggplot 배경을 흰색으로 바꾸기 


(2) ggplot x축 라벨 각도를 90도 돌리기


(3) ggplot x축과 y축 바꾸기 (x축 라벨을 세로 축으로 옮기기)

 

(4) ggplot x축 라벨의 폭(width)을 일정한 값으로 고정하고, 라벨이 일정 폭을 넘으면 다음 줄로 넘겨서 라벨을 명기하기



예제로 사용한 데이터는 MASS 패키지의 Cars93 데이터프레임에 들어있는 '차종(Type)'과 '고속도로연비(MPG.highway)' 입니다. 



> library(ggplot2)

> 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 ...

 




  (1) ggplot 그래프 배경을 흰색으로 바꾸기 : theme_bw() 


기본 설정값을 사용해서 박스 그래프를 그려보면 아래와 같은 배경색으로 그래프가 나타납니다. 



# box-plot by default

ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=MPG.highway)) +

  geom_boxplot()

 






ggplot배경을 흰색으로 바꾸려면 theme_bw() 를 추가해주면 됩니다. 


 

# box-plot with white background

ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=MPG.highway)) +

  geom_boxplot() +

  theme_bw() # white background 






 (2) ggplot x축 라벨 각도를 90도 돌리기 : theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1))


이번에는 x축에 있는 '차종(Type)' 라벨을 90도 회전시켜서 세로로 세워보겠습니다.  

라벨이 길다거나 라벨 개수가 많아서 x축에 다 안들어가는 바람에 라벨이 짤리는 경우에 사용하면 유용합니다. 



# box-plot with axis label's angle of 90 degrees

ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=MPG.highway)) +

  geom_boxplot() +

  theme_bw() +

  theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1))




 




물론 라벨을 눕히는 각도를 'angle' 옵션을 사용해서 원하는 만큼 조절할 수도 있습니다.  

아래는 x축 라벨의 각도를 45도 회전시켜본 예제입니다. 



# box-plot with x axis label's angle of 45 degrees

ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=MPG.highway)) +

  geom_boxplot() +

  theme_bw() +

  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))


 





x축 라벨을 회전시킬 수 있으면 y축 라벨도 회전시킬 수 있겠지요? 

아래 예제는 왼쪽 세로의 y축 라벨을 45도 회전 시켜본 것입니다. 



# box-plot with y axis label's angle of 45 degrees

ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=MPG.highway)) +

  geom_boxplot() +

  theme_bw() +

  theme(axis.text.y=element_text(angle=45, hjust=1))


 






 (3) ggplot x축과 y축의 위치를 바꾸기 : coord_flip()


아래는 coord_flip() 을 사용해서 x축의 '차종(Type)'을 세로축으로 옮기고, y축의 '고속도로연비(MPG.highway)'를 가로축으로 옮겨본 것입니다. 


x축의 라벨이 너무 많거나 길 경우에 이처럼 x축과 y축을 바꿔주면 라벨이 짤리는 경우 없이 세로로 길게 볼 수 있어서 유용합니다. 



# box-plot with the label at vertical axis

ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=MPG.highway)) +

  geom_boxplot() +

  theme_bw() +

  coord_flip()





 

 

  (4) ggplot x축 라벨의 폭(width)을 일정한 값으로 고정하고, 
     라벨이 일정 폭을 넘으면 다음 줄로 넘겨서 라벨을 명기하기

   : aes(stringr::str_wrap(V1, 15), V2)

 

x 축 라벨이 너무 많거나 길 경우에 위의 (3번) x축, y축 바꾸기 외에도, 이번에 소개할 x축의 폭(width)을 stringr::str_wrap() 함수일정한 값으로 고정하고, 그 갑을 넘으면 다음 줄로 넘겨서 라벨을 표시하도록 하는 방법이 있습니다.  아래에 간단한 예를 들어서 전, 후 비교 설명을 해보겠습니다.

 

  • x축의 라벨이 너무 많고 길어서 서로 중첩되고 있는 예제

 

> library(ggplot2)
> library(MASS)
> library(stringr)
> 
> label <- c("1_Short", 
+            "2_Long label", 
+            "3_A very, very long label", 
+            "4_Really long, long, long and long label",
+            "5_An extremely long, long, long, and long label")
> value <- c(10, 20, 30, 40, 50)
> df <- data.frame(label, value)
> 
> ggplot(df, aes(x=label, y=value)) +
+   geom_bar(stat="identity") + 
+   xlab(NULL)

 

 

 

 

  • x축의 라벨 폭(width)을 stringr 의 str_wrap() 함수로 폭을 조정한 예제

 

> ggplot(df, aes(x=label, y=value)) + + geom_bar(stat="identity") + + aes(stringr::str_wrap(label, 15), value) + + xlab(NULL)

 

 

 


 

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  1. 민정 2018.04.06 16:48  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요!
    항상 블로그 보며 잘 참고하여 공부하고 있습니다:)

    다름이 아니라, x축 라벨이 너무 길어서 라벨을 줄바꿈 해서 그래프를 그리고 싶은데 혹시 방법이 있을까요?ㅠㅠ
    방법을 알고 있으시다면, 알려주시면 너무 감사드리겠습니다ㅜㅜ

    항상 즐거운 하루 보내세요:D
    감사합니다!

    • R Friend R_Friend 2018.04.06 17:19 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요.
      x축 라벨이 너무 긴 경우 저는 ggplot x축과 y축의 위치를 바꾸기 : coord_flip() 를 사용하곤 합니다.

      x축 라벨 줄바꾸기는 x축 라벨의 폭(width) 설정 옵션이 있는지 퇴근 후 집에 가서 찾아보고 추가 답변 달겠습니다.

    • 민정 2018.04.06 17:24  댓글주소  수정/삭제

      넵! 감사합니다:D!!!

    • R Friend R_Friend 2018.04.06 23:16 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요.

      포스팅의 본문 마지막에
      (4) x축의 라벨 폭(width)을 stringr 의 str_wrap() 함수로 폭을 조정한 예제

      를 추가하였습니다.
      참고하시기 바랍니다.

    • 민정 2018.04.09 09:06  댓글주소  수정/삭제

      네!! 참고 하겠습니다! 감사합니다!!:D

통계에서 빼놓을 수 없는 기본 개념 중의 하나가 확률입니다.  모집단에서 표본을 추출할 때 랜덤 샘플링, 층화 랜덤 샘플링 등과 같이 확률을 사용합니다.  추정과 검정에서도 확률분포를 사용합니다.  회귀분석, 판별분석 등에서도 변수가 정규분포를 따르고 있는지 검정합니다.  시뮬레이션을 할 때 모집단의 확률분포에 따라 난수를 발생시키기도 합니다.

 

특히, 통계를 좀 공부했던 분이라면 정규분포는 알고 있을 듯 합니다.  하지만, 그 외에 분포들은 들어는 봤어도 모양이 어떻게 생겼는지, 어떤 때 사용하는 것인지 정확히 모르고 있는 경우가 더 많을 듯 합니다.

 

R ggplot2를 활용해서 연속확률분포 곡선을 그려보면 분포별로 모양을 이해하는데 도움이 되겠지요.  그리고 모수에 따라서 모양이 어떻게 바뀌는지도 확인해 볼 수 있겠구요.

 

이번 포스팅에서는 주로 'd'로 시작하는 밀도 함수 (Density Function) 에 대해서 정규분포(norm), t-분포(t), 카이제곱분포(chisq), 지수분포(exp), F분포(f), 감마분포(gamma), 균등분포(unif) 등의 분포에 대해서 ggplot2로 그리는 방법을 소개해보겠습니다. 

 

 

[ 연속확률분포 종류별 / 함수 종류별 ggplot2 그리기 함수 종합표 ]

 

분포 

밀도 함수

d

누적분포 함수

p

분위수 함수 

q

난수 발생 

r

정규분포 

 norm()

 dnorm()

 pnorm()

qnorm()

rnorm() 

 t-분포

 t()

 dt()

 pt()

qt() 

rt() 

카이제곱분포 

 chisq()

 dchisq()

 pchisq()

qchisq() 

rchisq() 

 지수분포

exp() 

 dexp()

 pexp()

qexp() 

rexp() 

 F분포

 f()

 df()

 pf()

qf() 

rf() 

 감마분포

 gamma()

 dgamma()

 pgamma()

qgamma()

rgamma() 

균등분포 

 unif()

 dunif()

 punif()

qunif() 

runif() 

 

 

ggplot2는 별도의 설치 및 호출이 필요한 패키지이므로 아래의 절차를 먼저 실행합니다.

 

> install.packages("ggplot2")
Installing package into ‘C:/Users/user/Documents/R/win-library/3.2’
(as ‘lib’ is unspecified)
trying URL 'http://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.2/ggplot2_1.0.1.zip'
Content type 'application/zip' length 2676292 bytes (2.6 MB)
downloaded 2.6 MB

package ‘ggplot2’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
	C:\Users\user\AppData\Local\Temp\RtmpGAPkIo\downloaded_packages
> library(ggplot2) 

 

 

(1) 정규분포 활률밀도곡선 (Normal Distribution Probability Density Curve)

    : stat_function(fun = dnorm)

 

> # 정규분포 : fun = dnorm
> ggplot(data.frame(x=c(-3,3)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dnorm, colour="blue", size=1) +
+   ggtitle("Normal Distribution")

 

 

 

 

 

 

(2) 정규분포의 특정 구간에만 색깔 넣기 (colour at specific range of normal distribution)

 

> # 함수 특정 구간에 색깔 넣기
> dnorm_range <- function(x) {
+   y <- dnorm(x) 
+   y[x < -1 | x > 2] <- NA  # 이 범위에는 색깔 없음
+   return(y)
+ }
> 
> ggplot(data.frame(x=c(-3,3)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dnorm, colour="blue", size=1) +
+   stat_function(fun=dnorm_range, geom="area", fill="grey", alpha=0.5) + 

+ ggtitle("Normal Distribution of x~N(0,1) with colour from -1 to 2")

 

 

 

 

 

(3) 누적정규분포 (Cummulative Normal Distribution) : stat_function(fun = pnorm)

 

> # 누적정규분포 : fun = pnorm
> ggplot(data.frame(x=c(-3,3)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=pnorm, colour="black", size=1.5) +
+   ggtitle("Cumulative Normal Distribution of x~N(0,1)")

 

 

 

 

 

 

(4) 정규분포 : 평균과 분산 지정 (Normal Distribution with specific mean and standard deviation) : stat_function(fun = dnorm, args=list(mean=2, sd=1))

 

> # 정규분포: 평균과 분산 지정
> ggplot(data.frame(x = c(-5, 5)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dnorm, args=list(mean=2, sd=1), colour="black", size=1.5) +
+   geom_vline(xintercept=2, colour="grey", linetype="dashed", size=1) + # 평균에 세로 직선 추가
+   geom_text(x=0, y=0.3, label="x = N(2, 1)") +
+   ggtitle("Normal Distribution of x~N(2,1)")

 

 

 

 

 

 

(5) t-분포 (t-Distribution) : stat_function(fun = dt)

 

> # t-분포 : fun = dt 
> ggplot(data.frame(x=c(-3,3)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dt, args=list(df=2), colour="red", size=2) +
+   ggtitle("t-Distribution of df=2")

 

 

 

 

 

(6) 카이제곱분포 확률밀도곡선 (Chisq Distribution Probability Density Curve)
     : stat_function(fun = dchisq)

 

> # 카이제곱분포 : fun = dchisq
> ggplot(data.frame(x=c(0,10)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dchisq, args=list(df=1), colour="black", size=1.2) +
+   geom_text(x=0.6, y=1, label="df=1") +
+   
+   stat_function(fun=dchisq, args=list(df=2), colour="blue", size=1.2) +
+   geom_text(x=0, y=0.55, label="df=2") +
+   
+   stat_function(fun=dchisq, args=list(df=3), colour="red", size=1.2) +
+   geom_text(x=0.5, y=0.05, label="df=3") +
+   
+   ggtitle("Chisq-Distribution")

 

 

 

 

 

(7) 지수분포 (Exponential Distribution) : stat_function(fun = dexp)

 

> # 지수분포 : fun = dexp
> ggplot(data.frame(x=c(0,10)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dexp, colour="brown", size=1.5) +
+   ggtitle("Exponential Distribution")

 

 

 

 

 

(8) F 분포 (F Distribution) : stat_function(fun = df)

 

> # F분포 : fun = df
> ggplot(data.frame(x=c(0,5)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=df, args=list(df1=5, df2=10), colour="purple", size=1) +
+   ggtitle("F Distribution of (df1=5, df2=10)")
 

 

 

 

(9) 감마 분포 (Gamma Distribution) : stat_function(fun = dgamma)

 

> # 감마 분포 : fun = dgamma
> ggplot(data.frame(x=c(0, 400)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dgamma, args=list(shape=5, rate=0.05), colour="green") +
+   ggtitle("Gamma Distribution of (shape=5, rate=0.05)")

 

 

 

 

 

 

(10) 균등분포 (Uniform Distribution) : stat_function(fun = dunif)

 

> # 균등분포 : fun = dunif
> ggplot(data.frame(x=c(-2,20)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=dunif, args=list(min = 0, max = 10), colour="black", size=1) +
+   ggtitle("Uniform Distribution of (min=1, max=10)")

 

 

 

 

 

 

덤으로, 상용로그분포와 사인 함수, 코사인 함수 곡선도 그려보겠습니다.

 

(11) 상용로그분포 (Common Logarithm Distribution) : stat_function(fun = log10)

 

> # 상용로그분포 : fun = log10
> ggplot(data.frame(x=c(0,100)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=log10, colour="black", size=1.5) +
+   geom_vline(xintercept=10, colour="grey", linetype="dashed", size=1) +
+   geom_vline(xintercept=100, colour="grey", linetype="dashed", size=1) +
+   ggtitle("Common Logarithm Distribution")

 

 

 

 

 

 

(12) 사인 함수 곡선(Sine Function Curve), 코사인 함수 곡선(Cosine Function Curve) :

      stat_function(fun = sin), stat_fuction(fun = cos)

 

> # 사인 함수 : fun = sin, 코사인 함수 : fun = cos
> ggplot(data.frame(x=c(0,6.28)), aes(x=x)) +
+   stat_function(fun=sin, colour="blue", size=1) +
+   geom_text(x=0.2, y=0, label="sine curve") +
+   
+   stat_function(fun=cos, colour="yellow", size=1) + 
+   geom_text(x=0.2, y=1, label="cosine curve") +
+   
+   geom_vline(xintercept=3.14, colour="grey", linetype="dashed", size=1) + # pi값에 세로 직선 추가  
+   geom_vline(xintercept=6.28, colour="grey", linetype="dashed", size=1) + # 2pi값에 세로 직선 추가  
+   ggtitle("Sine(blue curve), Cosine(yellow curve) Function")

 

 

 

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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x축과 y축으로 나타낸 그래프 혹은 2차원의 지도 위에 특정 연속형 변수의 값에 따라 색깔을 조금씩 다르게 하여 정보를 보여주는 시각화 방법으로 히트맵(Heat map)이 많이 사용됩니다. 

 

R ggplot2 패키지에서는 geom_tile(), geom_raster() 함수를 사용해서 쉽고 편하게 히트맵(Heat map)을 그릴 수 있습니다. 

 

이번 포스팅에서는 히트맵(Heat map)을 그리고, 축의 항목 위치를 바꾸어 보는 것을 예를 들어보이겠습니다.

 

아래 보시는 것은 구글에 히트맵(Heat map) 이라는 키워드로 나온 이미지들인데요, 평소에 알게 모르게 히트맵을 우리가 많이 접하고 있었다는 것을 알 수 있을 것입니다.

 

 

[히트맵 (Heat map) 예시 ]

 

* 이미지 출처 : 구글(www.google.co.kr)

 

 

MASS 패키지에 내장되어 있는 Cars93 데이터 프레임이며, 차종(Type), 실린더(Cylinders) 별 고속도로연비(MPG.highway) 를 사용하여 히트맵(Heat map)을 그려보겠습니다.

 

 

 
> 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 ...
 $ 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 ...
 $ 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 ...

 

 

 

 

ggplot2는 별도의 설치 및 호출이 필요하므로 아래의 절차를 먼저 거치고 히트맵을 그려보겠습니다.

 

 
> install.packages("ggplot2")
> library(ggplot2)
 

 

 

 

x축에 차종(Type), y축에 실린더개수(Cylinders)별로 고속도로연비(MPG.highway)에 따라서 색을 달리하여 히트맵을 geom_tile() 함수를 사용해 그려보겠습니다.

 

 
> # Type, Cylinders 별 MPG.highway Heatmap : geom_tile()
> a1 <- ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=Cylinders, fill=MPG.highway)) +
+   geom_tile()
> 
> a1

 

 

 

 

 

위의 히트맵을 보면 x축에 차종(Type)이 차의 크기 순서가 아니라 알파벳 순서로 되어 있다보니 색깔이 경향성이 없이 무작위하게 채워져있어 보입니다.  x축을 차의 크기를 감안한 순서대로, 즉, "Small", "Compact", "Midsize", "Sporty", "Large", "Van" 의 순서대로 scale_x_discrete(limits=...) 를 사용해 바꾸어보겠습니다.

 

 
> # x축 순서 바꾸기 : scale_x_discrete(limits=...)
> a2 <- a1 + 
+   scale_x_discrete(limits=c("Small", "Compact", "Midsize", "Sporty", "Large", "Van"))
> 
> a2

 

 

 

 

 

위의 히트맵을 보니 크기가 작을 수록, 실린더 개수가 작을 수록 고속도로 연비가 높으며, 그 반대는 고속도로 연비가 낮아짐을 한눈에 단박에 파악할 수 있게 되었습니다.

 

 

이번에는 geom_raster() 함수를 사용해 히트맵을 그려보겠습니다.  결과적으로 geom_tile()과 차이가 거의 없다는 것을 알 수 있습니다.

 

 
> # Type, Cylinders 별 MPG.highway Heatmap : geom_raster()
> ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=Cylinders, fill=MPG.highway)) +
+   geom_raster() + 
+   scale_x_discrete(limits=c("Small", "Compact", "Midsize", "Sporty", "Large", "Van"))

 

 

 

 

 


연속형 숫자형 값을 가지는 히트맵의 색상을 scale_fill_gradient(low = "colour 1", high = "colour 2") 옵션을 사용해서 다르게 설정해보도록 하겠습니다. (kusscd 님, 댓글로 방법 공유해주셔서 감사합니다 ^^)



> ggplot(Cars93, aes(x=Type, y=Cylinders, fill=MPG.highway)) + # filling with numeric value

+   geom_tile() +

+   scale_x_discrete(limits = c("Small", "Compact", "Midsize", "Sporty", "Large", "Van")) +

+   scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red") +

+   ggtitle("Heatmap of MPG.highway by Type & Cylinders")


 






다음으로, 범주형 자료로 히트맵의 색상을 채우는 경우에 scale_fill_manual(values = c("colour 1", "colour 2", ...) 을 옵션을 사용해서 색상을 사용자가 직접 지정해주는 방법을 2개 범주를 가지는 간단한 예시를 들어서 설명하겠습니다. 



> my.df <- data.frame(XCoord = c(1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5), 

+                     YCoord = c(1, 4, 3, 1, 3, 1, 5, 2, 3, 5), 

+                     Seg = c("A", "A", "A", "A", "B", "A", "B", "B", "B", "B"))

> ggplot(my.df, aes(x=XCoord, y=YCoord, fill=Seg)) + # filling with categorical value

+   geom_tile(colour="white") +

+   scale_fill_manual(values = c("blue", "red")) +

+   ggtitle("Heatmap with 2 categories with scale_fill_manual()")




 



 

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  1. kusscd 2017.06.22 19:15  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요. 유용한 정보 정말 잘 쓰고 있습니다.!
    위의 색 같은 경우 ~~~ + scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red")
    처럼 하면 보통 많이 보는 색을 얻을 수 있을 것 같네용

  2. jiwon 2017.12.16 13:53  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요. 블로그 잘 보고 있습니다!
    궁금한 게 있는데, 저기 히트맵에 색칠되는 건 차종과 실린더의 연비 평균인가요?
    그러니까 예를 들면 차종이 스몰이고 실린더가 4이면 MPG.highway 값이 여러개가 나오는데
    이걸 평균내서 색칠이 되는 건지 궁금합니다.

  3. 황아재 2019.08.26 14:50  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    geom_raster로 그래프를 그리는데 고도별 온도 그래프를 그리는데 고도가 일정하게 증가하는 것이 아니어서인지 거의 point 함수에 색을 입혀놓은 수준이 되어버리더라고요.
    log 스케일로 변환도 해보았지만 일정하게 증가하는 값이 아니라고 판단한건지 똑같이 되더라구요.
    혹시 해결방법을 알고계신가요??

  4. 황아재 2019.08.26 15:41  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    스팸방지패턴에 의해 올릴 수가 없다고 나오네요.
    구글링을 통해서 조금 다른 방법을 찾아보고 다른 방안이 없을 때 다시 올려드리도록 하겠습니다.

범주형 변수의 그룹(요인)을 x 축으로 한 그래프를 그리면 디폴트는 알파벳 순서대로 그룹이 제시가 됩니다.  만약 순서형 요인(ordered factor)으로 범주형 변수를 만들었다면 그 순서에 따라서 그래프가 그려질 겁니다. 

 

그런데 분석가가 범주형 변수의 그룹의 순서를 ggplot2가 디폴트로 그려준 것과는 달리 바꾸고 싶어할 수 있습니다. 

 

이때 scale_x_discrete(limits=c(...) 함수를 사용해서 그룹의 순서를 바꿀 수 있습니다.

 

 

아래의 예제에 사용할 데이터는 iris 데이터프레임의 Petal.Length 와 Species 두 개의 변수입니다. Species 가 요인(Factor)형 변수이며, "setosa", "versicolor", "virginica" 의 3개 Levels 로 구성이 되어있습니다.

 

 
> str(iris)
'data.frame':	150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

 

 

ggplot2 패키지를 사용해서 Species를 x축으로 Petal.Length 를 y축으로 해서 Box plot을 그려보겠습니다.  이를 위해서 먼저 데이터셋을 ggplot2에서 사용할 수 있는 형태로 변환이 필요합니다.  가로로 옆으로 늘어서있는 원래의 iris 데이터셋을 reshape 패키지를 사용해서 melt() 함수를 적용하여 세로로 길게 세워보겠습니다. (☞ reshape 패키지 melt(), cast() 함수 사용법 둘러보기)

 

 
> # dataset preparation
> library(reshape)
> iris_melt_petal.length <- melt(data=iris, 
+                   id.vars = c("Species"), 
+                   measure.vars = c("Petal.Length"))
> 
> iris_melt_petal.length
       Species     variable value
1       setosa Petal.Length   1.4
2       setosa Petal.Length   1.4
3       setosa Petal.Length   1.3
4       setosa Petal.Length   1.5
5       setosa Petal.Length   1.4
6       setosa Petal.Length   1.7
7       setosa Petal.Length   1.4
8       setosa Petal.Length   1.5
9       setosa Petal.Length   1.4
10      setosa Petal.Length   1.5
11      setosa Petal.Length   1.5
12      setosa Petal.Length   1.6
13      setosa Petal.Length   1.4
14      setosa Petal.Length   1.1
15      setosa Petal.Length   1.2
16      setosa Petal.Length   1.5
17      setosa Petal.Length   1.3
18      setosa Petal.Length   1.4
19      setosa Petal.Length   1.7
20      setosa Petal.Length   1.5
21      setosa Petal.Length   1.7
22      setosa Petal.Length   1.5
23      setosa Petal.Length   1.0
24      setosa Petal.Length   1.7
25      setosa Petal.Length   1.9
26      setosa Petal.Length   1.6
27      setosa Petal.Length   1.6
28      setosa Petal.Length   1.5
29      setosa Petal.Length   1.4
30      setosa Petal.Length   1.6
31      setosa Petal.Length   1.6
32      setosa Petal.Length   1.5
33      setosa Petal.Length   1.5
34      setosa Petal.Length   1.4
35      setosa Petal.Length   1.5
36      setosa Petal.Length   1.2
37      setosa Petal.Length   1.3
38      setosa Petal.Length   1.4
39      setosa Petal.Length   1.3
40      setosa Petal.Length   1.5
41      setosa Petal.Length   1.3
42      setosa Petal.Length   1.3
43      setosa Petal.Length   1.3
44      setosa Petal.Length   1.6
45      setosa Petal.Length   1.9
46      setosa Petal.Length   1.4
47      setosa Petal.Length   1.6
48      setosa Petal.Length   1.4
49      setosa Petal.Length   1.5
50      setosa Petal.Length   1.4
51  versicolor Petal.Length   4.7
52  versicolor Petal.Length   4.5
53  versicolor Petal.Length   4.9
54  versicolor Petal.Length   4.0
55  versicolor Petal.Length   4.6
56  versicolor Petal.Length   4.5
57  versicolor Petal.Length   4.7
58  versicolor Petal.Length   3.3
59  versicolor Petal.Length   4.6
60  versicolor Petal.Length   3.9
61  versicolor Petal.Length   3.5
62  versicolor Petal.Length   4.2
63  versicolor Petal.Length   4.0
64  versicolor Petal.Length   4.7
65  versicolor Petal.Length   3.6
66  versicolor Petal.Length   4.4
67  versicolor Petal.Length   4.5
68  versicolor Petal.Length   4.1
69  versicolor Petal.Length   4.5
70  versicolor Petal.Length   3.9
71  versicolor Petal.Length   4.8
72  versicolor Petal.Length   4.0
73  versicolor Petal.Length   4.9
74  versicolor Petal.Length   4.7
75  versicolor Petal.Length   4.3
76  versicolor Petal.Length   4.4
77  versicolor Petal.Length   4.8
78  versicolor Petal.Length   5.0
79  versicolor Petal.Length   4.5
80  versicolor Petal.Length   3.5
81  versicolor Petal.Length   3.8
82  versicolor Petal.Length   3.7
83  versicolor Petal.Length   3.9
84  versicolor Petal.Length   5.1
85  versicolor Petal.Length   4.5
86  versicolor Petal.Length   4.5
87  versicolor Petal.Length   4.7
88  versicolor Petal.Length   4.4
89  versicolor Petal.Length   4.1
90  versicolor Petal.Length   4.0
91  versicolor Petal.Length   4.4
92  versicolor Petal.Length   4.6
93  versicolor Petal.Length   4.0
94  versicolor Petal.Length   3.3
95  versicolor Petal.Length   4.2
96  versicolor Petal.Length   4.2
97  versicolor Petal.Length   4.2
98  versicolor Petal.Length   4.3
99  versicolor Petal.Length   3.0
100 versicolor Petal.Length   4.1
101  virginica Petal.Length   6.0
102  virginica Petal.Length   5.1
103  virginica Petal.Length   5.9
104  virginica Petal.Length   5.6
105  virginica Petal.Length   5.8
106  virginica Petal.Length   6.6
107  virginica Petal.Length   4.5
108  virginica Petal.Length   6.3
109  virginica Petal.Length   5.8
110  virginica Petal.Length   6.1
111  virginica Petal.Length   5.1
112  virginica Petal.Length   5.3
113  virginica Petal.Length   5.5
114  virginica Petal.Length   5.0
115  virginica Petal.Length   5.1
116  virginica Petal.Length   5.3
117  virginica Petal.Length   5.5
118  virginica Petal.Length   6.7
119  virginica Petal.Length   6.9
120  virginica Petal.Length   5.0
121  virginica Petal.Length   5.7
122  virginica Petal.Length   4.9
123  virginica Petal.Length   6.7
124  virginica Petal.Length   4.9
125  virginica Petal.Length   5.7
126  virginica Petal.Length   6.0
127  virginica Petal.Length   4.8
128  virginica Petal.Length   4.9
129  virginica Petal.Length   5.6
130  virginica Petal.Length   5.8
131  virginica Petal.Length   6.1
132  virginica Petal.Length   6.4
133  virginica Petal.Length   5.6
134  virginica Petal.Length   5.1
135  virginica Petal.Length   5.6
136  virginica Petal.Length   6.1
137  virginica Petal.Length   5.6
138  virginica Petal.Length   5.5
139  virginica Petal.Length   4.8
140  virginica Petal.Length   5.4
141  virginica Petal.Length   5.6
142  virginica Petal.Length   5.1
143  virginica Petal.Length   5.1
144  virginica Petal.Length   5.9
145  virginica Petal.Length   5.7
146  virginica Petal.Length   5.2
147  virginica Petal.Length   5.0
148  virginica Petal.Length   5.2
149  virginica Petal.Length   5.4
150  virginica Petal.Length   5.1

 

 

 

 

데이터셋 준비가 되었으므로, 디폴트 설정으로 해서 x축에 Species, y축에 Petal.Length로 Box plot 을 그려보겠습니다.  ggplot2는 별도의 설치 및 호출이 필요하므로 install.packages("ggplot2")와 library(ggplot2)를 먼저 실행 후 그래프를 그립니다.  x축의 요인(factor)의 순서가 위에서 살펴본것처럼 "setosa", "versicolor", "virginica"  의 알파벳 순서로 되어있습니다.

 

 

> install.packages("ggplot2")
> library(ggplot2)
> 

> # Boxplot of Petal.Length > f1 <- ggplot(iris_melt_petal.length, aes(x=Species, y=value)) + + geom_boxplot() + + ggtitle(("Boxplot of Petal.Length")) > f1

 

 

 

 

 

 

 

이것을 분석가가 필요에 따라서 순서를 "virginica", "versicolor", "setosa" 처럼 바꾸고 싶다고 해봅시다.  이때 사용하는 것이 scale_x_discrete(limit=...) 함수입니다.

 

 
> f2 <- f1 + 
+   scale_x_discrete(limits=c("virginica", "versicolor", "setosa")) + 
+   ggtitle("Changed Order of x axis by scale_x_discrete(limit=...)")
> 
> f2

 

 

 

 

 

첫번째에 디폴트로 그린 박스그림과 두번째에 범주형 축 그룹 순서를 바꾼 그래프의 차이를 아시겠지요?  많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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Posted by R Friend R_Friend

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