클로이의 데이터

R의 기본 함수인 hist() 외에도 ggplot2를 이용해 더 정교한 히스토그램을 그릴 수 있습니다. hist()를 이용한 히스토그램 그리기가 궁금하다면 click > set.seed(1000) > df head(df) sample value 1 A 38 2 A 34 3 A 40 4 A 43 5 A 36 6 A 38 우선 A, B 두 샘플의 서로 다른 평균값을 가진 데이터를 만들어줍니다. > library(ggplot2) # Basic histogram > ggplot(df, aes(x=value)) + + geom_histogram() # Change the width of bins > ggplot(df, aes(x=value)) + + geom_histogram(binwidth=1) ggplot2 ..

R에서 데이터의 상관관계를 확인하기위한 Correlation plot을 그리는 방법은 여러가지가 있습니다. 그중에서 pairs(), ggpairs(), corrplot() 세가지를 이용해서 correlation plot을 그려보도록 하겠습니다. 먼저 분석에 사용할 연습 데이터를 생성해줍니다. # make sample data -------------------------------------------------------- > set.seed(1000) > N sample_A % sort(decreasing = T) > sample_B sample_C data data %>% head sample_A sample_B sample_C 1 8.010215 5.929794 5.566053 2 7.862183..

R을 이용하면 히스토그램을 간단하게 그려볼 수 있습니다. hist()명령어로 간단하게 그리는 방법에 대해 소개해볼께요. ggplot2를이용한 히스토그램 그리기가 궁금하다면 click 우선 간단한 숫자 리스트를 만들어줍니다. > data data [1] 35.37586 55.04595 51.39330 55.06370 40.92033 48.38859 43.78151 51.07321 [9] 58.02718 58.14942 43.89996 22.80327 41.42631 36.45985 21.86227 48.35124 [17] 42.38967 35.87544 44.24153 44.90620 45.36560 64.29275 48.81237 60.33052 [25] 56.08713 54.46291 64.46070 ..

R에서 연결된 선이 있는 Bar Plot을 그리는 방법이 있다는 점에 놀라 이 포스팅을 클릭하셨나요? 사실 R에서 연결된 선이 있는 Bar Plot을 그리는 기능은 없습니다. 어떻게 아냐고요? 저도 알고 싶지 않았습니다. 혹시 알고 계신 분이 있다면 댓글을 달아주세요. 그런 의미에서 저는 약간의 트릭을 사용한 방법을 공유하고자 합니다. 중요한 점은 제가 원하는 그래프를 얻었다는 것이겠죠. 우선 필요한 라이브러리를 불러옵니다. library(dplyr) library(ggplot2) library(reshape) dataset을 만들어줍니다. > sample category % + factor(level=c("level 1" , "level 2" , "level 3", "level 4")) > value ..

하나의 데이터도 전달하는 자의 의도에 따라 다양한 그래프로 표현이 가능합니다. 그래서 어떤 그래프 형태를 이용해야 더 효과적으로 의미를 전달할 수 있을까 항상 고민을 하게 되는것 같습니다. 간혹 인터넷에서 통계자료를 보면서 기발한 아이디어를 얻기도 하고, 때로는 저 그래프보다는 다른 형식이 더 좋았을텐데 하고 아쉬움이 들기도 합니다. 그럼 R의 강력한 visualizing 패키지인 ggplot을 이용해서 기본 8가지 그래프 그리기를 해보겠습니다. [ ggplot ] 1. geom_bar() 2. geom_area() 3. geom_line() 4. geom_point() 우선 이번에 사용할 라이브러리를 불러옵니다. library(viridis) library(ggplot2) library(dplyr) 연..