R07_그래프 만들기

Goals

• ggplot2 패키지를 사용한 그래프
• color, color _ as factor, shape _ as factor

Notes

# ggplot2 패키지를 사용한 그래프

# grammar of graph ( 그래프 그리기 문법)

install.packages(ggplot2)

library(ggplot2)

search()

# ggplot2 패키지의 mpg 데이터 프레임 구조 확인

str(mpg)

# 자동차 배기량(displ)과 시내주행 연비(cty) 사이의 관계

# 1) 그래프를 그릴 데이터(데이터 프레임), 좌표축 설정

g <- ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = cty))  # aes함수로 x좌표, y좌표를 설정해주어야 함.

summary(mpg$displ)

# 2) 그래프의 종류 선택

g <- g + geom_point()  # 좌표축 + 그래프

g

# geom_(point, line, bar ... ) 그래프의 종류를 선택

# 3) 옵션 추가

g <- g + xlim(3, 6)  # 좌표축 값의 범위 : x축 xlim, y축 ylim : y- limit

g

Warning message:

Removed 105 rows containing missing values (geom_point).

• ggplot ( mpg, aes(displ, cty))+ geom_point() + ylim(10, 30)

mpg 데이터와 midwest 데이터를 이용해서 분석 문제를 해결해 보세요. 

• Q1. mpg 데이터의 cty(도시 연비)와 hwy(고속도로 연비) 간에 어떤 관계가 있는지 알아보려고 합니다. x 축은 cty, y 축은 hwy 로 된 산점도를 만들어 보세요.

g <- ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy)) +geom_point()

g

• Q2. 미국 지역별 인구통계 정보를 담은 ggplot2 패키지의 midwest 데이터를 이용해서 전체 인구와 아시아인 인구 간에 어떤 관계가 있는지 알아보려고 합니다. x 축은 poptotal(전체 인구), y 축은 popasian(아시아인 인구)으로 된 산점도를 만들어 보세요. 전체 인구는 50 만 명 이하, 아시아인 인구는 1 만 명 이하인 지역만 산점도에 표시되게 설정하세요.

midwest= as.data.frame(ggplot2::midwest)

h<-ggplot(data=midwest, mapping= aes(x=poptotal, y=popasian)) + geom_point()  + ylim(0,10000) + xlim(0,500000)

h

• Color 축 추가

• as factor : 양적 변수를 질적 변수로 변환해주는 것 

ggplot(data=mpg, mapping=aes(x=displ,y=cty, color = cyl))+geom_point()

ggplot(data=mpg, mapping=aes(x=displ,y=cty, color = as.factor(cyl)))+ geom_point()

ggplot(data=mpg, mapping=aes(x=displ,y=cty,

                             color = as.factor(cyl),

                             shape = as.factor(drv)))+

  geom_point()