Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석 - 그래프 만들기

08 그래프 만들기

08-1 R로 만들 수 있는 그래프 살펴보기

• 그래프(Graph) : 데이터를 보기 쉽게 그림으로 표현한 것

08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기

• 산점도(Scater Plot)
  • 데이터를 x축과 y축에 점으로 표현한 그래프
  • 나이와 소득처럼 연속 값으로 된 두 변수의 관계를 표현할 때 사용

  # x축 범위 3~6, y축 범위 10~30으로 지정
  ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point() + xlim(3, 6) + ylim(10, 30)

  

08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기

• 막대 그래프(Bar Chart)
  • 데이터의 크기를 막대의 길이로 표현한 그래프
  • 성별 소득 차이처럼 집단 간 차이를 표현할 때 주로 사용

  library(dplyr)
  
  df_mpg <- mpg %>%
      group_by(drv) %>%
      summarise(mean_hwy = mean(hwy))
  df_mpg
  
  ## # A tibble: 3 x 2
  ##   drv   mean_hwy
  ## * <chr>    <dbl>
  ## 1 4         19.2
  ## 2 f         28.2
  ## 3 r         21
  
  # 크기 순으로 정렬하기
  ggplot(data = df_mpg, aes(x = reorder(drv, -mean_hwy), y = mean_hwy)) + geom_col()

  

08-4 선 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기

• 선 그래프(Line Chart)
  • 데이터를 선으로 표현한 그래프
  • 시간에 따라 달라지는 데이터를 표현할 때 주로 선 그래프를 이용
  • 환율, 주가지수 등 경제 지표가 시간에 따라 어떻게 변하는지를 선 그래프로 표현
• 시계열 데이터(Time Series Data)
  • 일별 환율처럼, 일정 시간 간격을 두고 나열된 데이터
  • 시계열 데이터를 선으로 표현한 그래프를 '시계열 그래프(Time Series Chart)'라고 함

  ggplot(data = economics, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line()

  

08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기

• 상자 그림(Box Plot)
  • 데이터의 분포(퍼져 있는 형태)를 직사각형 상자 모양으로 표현한 그래프
  • 상자 그림을 보면 분포를 알 수 있기 때문에 평균만 볼 때보다 데이터의 특징을 더 자세히 이해할 수 있음

  ggplot(data = mpg, aes(x = drv, y = hwy)) + geom_boxplot()

  

• 상자 그림은 값을 크기 순으로 나열해 4등분 했을 때 위치하는 값인 '사분위수'를 이용해 그려짐
  • 상자 아래 세로선
    
    • 아랫수염
    • 하위 0~25% 내에 해당하는 값
  • 상자 밑면
    • 1사분위수(Q1)
    • 하위 25% 위치 값
  • 상자 내 굵은 선
    • 2사분위수(Q2)
    • 하위 50% 위치 값(중앙값)
  • 상자 윗면
    • 3사분위수(Q3)
    • 하위 75% 위치 값
  • 상자 위 세로선
    • 윗수염
    • 하위 75~100% 내에 해당하는 값
  • 상자 밖 점 표식
    • 극단치
    • Q1, Q3 밖, 1.5 IQR을 벗어난 값
      • 1.5 IQR : 사분위 범위(Q1~Q3 간 거리)의 1.5배

출처 : Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석

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