R | COVID-19 데이터로 무엇을 할 수 있을까 | 3. 전체적인 상황을 볼 수 있는 stacked area plot
지난 포스팅에 준비해둔 데이터를 이용해서 우리나라의 코로나 진행 상황을 한눈에 볼 수 있는 그래프를 그려보려고합니다. 날짜의 흐름에 따라 Active, Cured(Recovered), Death 수를 쌓아서, 점차 나아지는 상황을 시각화 해보겠습니다. 분석에 사용할 데이터 > mydata_tb_Korea % subset(mydata_tb$Country=='Korea, South') > mydata_tb_Korea %>% tail Date Country Confirmed Recovered Deaths Date.no Active Confirmed.new.day Recovered.new.day Deaths.new.day Confirmed.new.week Recovered.new.week Deaths.new.w..
R
2020. 4. 22. 14:20
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 엑셀
- r
- comma
- Python
- covid
- plot
- BIOINFORMATICS
- 데이터
- geom_line
- 2진수
- 코로나바이러스
- 파이썬
- geom_bar
- coronavirus
- Cast
- for loop
- data
- RStudio
- Command
- 팟빵
- hist
- SEQ
- 숫자
- format
- Order
- Visualization
- Excel
- visualizing
- Coding
- Heatmap
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함