ggplot 패키지 불러오기
library(ggplot2)그래프 작성 템플릿
ggplot(data = <데이터>) + <지옴함수>(mapping = aes(<매핑모음>)산점도 생성
ggplot(data=mpg)+
geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy))ggplot(data=mpg)를 하면 빈 그래프 생성
mapping 인수는 변수들이 시각적 속성으로 어떻게 매핑될지 정의
mapping 인수는 ase()와 쌍을 이루는데 ase()의 x, y인수는 x, y축으로 매핑될 변수를 지정한다.
심미성 매핑
class 별로 색깔 구분
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class))점의 크기로 구분
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = class))점의 투명도로 구분
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, alpha = class))점의 모양별로 구분
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, shape = class))ggplot2는 한번에 여섯개의 모양만 사용한다
ggplot2는 기본 셋팅값으로 나머지를 처리한다
심미성의 속성을 수동으로 설정할 수 있다
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue")aes 괄호 밖에 쓰면 수동으로 설정 가능
stroke: 획두께 설정
ggplot(mpg)+geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy, stroke=3))color, fill
전체 컬러는 검정 안에 채우는 것은 하얀색
ggplot(mpg)+
geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy), shape=0, stroke=5, COLOR='black', fill='white', size=5)컬러에 조건을 넣는, 변수도 가능
ggplot(mpg)+ geom_point(mapping= aes(x=displ, y=hwy, color=displ<6))facet: 면분할
하나의 변수에 대해 면분할: facet_wrap()
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
facet_wrap(~ class, nrow =2)facet_wrap()은 이산형이어야 한다.
이산형 변수 : 값이 문자형이나 정수형처럼 서로 떨어져 있는 유형을 의미하며, 연속형과 대비되는 용어이다.
nrow: 지정할 행의 수, ncol: 저정할 열의 수
두 변수 조합으로 면분할: facet_grid()
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
facet_grid(drv ~ cyl) 열이나 행으로 면분할하고 싶지 않다면 변수 이름 대신 . 을 이용
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
facet_grid(. ~ cyl)추세선 그래프: geom_smooth()
ggplot(mpg)+
geom_smooth(mapping=aes(x=displ, y=hwy, linetype=drv))linetype : 선의 타입을 변경 drv에 따라
산점도랑 추세선 합치기
ggplot에 매핑을 쓰는 것을 전역 매핑이라 한다
그전에 각각 geom함수에 매핑한건 로컬 매핑
ggplot(mpg, mapping=aes(x=displ, y=hwy))+
geom_point(mapping= aes(color=drv))+
geom_smooth(mapping=aes(linetype=drv))범례를 보여주지 않는다 FALSE로 쓰는 것 유의하자
ggplot(mpg)+
geom_smooth(mapping=aes(x=displ, y=hwy, color=drv), show.legend=FALSE)변수에 따라 group
ggplot(data = mpg) +
geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, group = drv))통계적 변환
막대그림: geom_bar()
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut))막대그림: 범주형 x축: 범주, y축: 도수 cut변수 커팅의 품질의 정도 범주형
막대그림을 stat을 이용해서 도수를 계산하는 방법 기존의 결과와 동일
ggplot(diamonds)+
stat_count(mapping=aes(x=cut))stat(prop): 상대도수
ggplot(diamonds)+
geom_bar(mapping=aes(x=cut, y=stat(prop), group=1))group을 지정하지 않으면 다 똑같이 나온다
ggplot(diamonds)+
geom_bar(mapping=aes(x=cut, y=stat(prop)))y축이 그래프 끝까지 채운다
demo <- tribble( ~cut, ~freq, “Fair”, 1610, “Good”, 4906, “Very Good”, 12082, “Premium”, 13791, “Ideal”, 21551 )
ggplot(data = demo) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = freq), stat = “identity”)원래 데이터값을(freq) 사용하려면 aes 바깥에 stat='identity'를 지정해야 실행
stat_summary: x와 y값에 대한 요약값을 알 수 있다
ggplot(diamonds)+
stat_summary(
mapping=aes(x=cut, y=depth),
fun.min=min,
fun.max=max,
fun=median)위치 조정
막대그래프에 색상을 입힐 때 color 또는 fill
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, color = cut))color는 막대의 테두리에 색깔을 입힌다
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = cut))
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity))fill은 막대 내부에 색깔을 입힌다
ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = cut, fill = clarity)) +
geom_bar(alpha = 1/5, position = "identity")position = "identity"는 위치 조정을 적용하지 않고 그래프를 겹쳐 그린다
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(
mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "fill")position = “fill” 은 누적 막대들이 동일한 높이가 되어 그룹들 사이의 비율을 비교하기 쉬워진다
ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")position = “dodge”를 하면 겹치는 객체가 서로 옆에 배치
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), position = "jitter")\position = “jitter”를 하면 랜덤 노이즈가 추가되어 어느 두 점도 같은 양의 랜덤 노이즈를 받을 가능성이 없기 때문에 포인트가 퍼지게 된다.
좌표계
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) +
geom_boxplot()상자그림 그래프: geom_boxplot()
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) +
geom_boxplot() +
coord_flip()coord_flip()은 x와 y축을 바꾼다
bar <- ggplot(data = diamonds) +
geom_bar(
mapping = aes(x = cut, fill = cut),
show.legend = FALSE,
width = 1) +
theme(aspect.ratio = 1) +
labs(x = NULL, y = NULL)
bar + coord_flip()
bar + coord_polar()coord_polar()는 극좌표를 사용한다. 극좌표를 사용하면 막대 그래프와 Coxcomb차트 사이의 흥미로운 관계를 볼 수 있다
그래프 레이어 문법
ggplot(data = <데이터>) +
<지옴 함수>(
mapping = aes(<매핑모음>),
stat = <스탯>,
position = <위치>
) +
<좌표계 함수> +
<면분할 함수>