R | plotly | box plot

이번 포스팅에서는 기술 통계에서 중요한 그래프인 박스 플롯을 plotly 패키지를 사용해서 구현해 볼 것이다.

박스플롯은 데이터의 분포와 이상치를 동시에 보여주면서

서로 다른 범주에 있는 데이터 군을 비교할 때 유용하다.

로우 데이터를 그대로 사용하지 않고,

총 5가지의 요약값(최소값, 최대값, 제1사분위수, 제2사분위수(중앙값), 제3사분위수)을 사용해 데이터를 파악할 수 있다.

plotly 패키지에서는 add_trace(type = 'box')를 사용하거나 add_boxplot()을 사용한다.

plotly_box-plot.html

4.69MB

그래프 조작은 html 파일 다운로드 하세요~!

00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기

- 크론병 데이터

library(dplyr)
library(plotly)

library(showtext)
### 한글 폰트 설정 
font_add_google("Nanum Gothic", "nanumgothic")

df <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/robustbase/CrohnD.csv")
data <- df[-1]

01. 연속형 변수 box plot

- 기본적으로 box plot을 그리기 위해서는 x or y축에 연속형 변수를 매핑하고, type = 'box'로 지정해야 한다.

plot_ly(data = , x = ~, y = ~, type = 'box')

- 연속형 변수 'BMI'의 분포를 확인

## 수직 box plot
plot_ly(df , x='', y=~BMI, type='box')%>%
  
  layout(title = "1개의 연속형 변수(BMI) 탐색",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

## 수평 box plot
plot_ly(df , x=~BMI, y='', type='box')%>%
  
  layout(title = "1개의 연속형 변수(BMI) 탐색",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

02. 연속형&범주형 변수 box plot

1) 연속형 변수 1개 범주형 변수 1개 시각화 하기

- 연속형 변수와 범주형 변수 총 2개의 변수를 사용해 box plot을 그리기 위해서는

x, y축에 변수를 매핑하고, type = 'box'로 지정한 후 split 속성에 범주형 변수를 매핑해야 한다.

plot_ly(data = , x = ~범주형변수, y = ~연속형변수, type = 'box',
        split = ~ 범주형변수)

- treat에 따른 환자의 BMI 분포를 보기 위해서 x축에 treat(범주형) 변수를 y축에 BMI(연속형) 변수를 매핑한 후,

split에 treat 변수를 매핑하여 총 3개의 박스플롯으로 나눴다.

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat) %>% 
  
    layout(title = "treat에 따른 BMI 분포",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

2) 연속형 변수 1개 범주형 변수 2개 시각화 하기

- 연속형 변수와 범주형 변수 2개 총 3개의 변수를 사용해 box plot을 그리기 위해서는

x, y축에 변수를 매핑하고, type = 'box'로 지정한 후 split 속성에 범주형 변수a & color 속성에 범주형 변수b를 매핑해야 한다.

- 또한 layout(boxmode = 'group')으로 지정해줘야 한다.

plot_ly(data = , x = ~범주형변수a, y = ~연속형변수, type = 'box',
        split = ~ 범주형변수a,
        color = ~ 범주형변수b) %>%
    layout(boxmode ='group')

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box', 
              split=~treat,
              color = ~sex) %>% 
  
    layout(
         boxmode ='group',
         title = "treat과 sex에 따른 BMI 분포",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

03. 박스플롯에 평균(boxmean) 추가하기

- boxmean 속성을 boxmean = TRUE로 변경해주면 된다.

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat,
              boxmean = T) %>% 
  
    layout(title = "treat에 따른 BMI 분포(mean 추가)",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

- boxmean = 'sd'로 지정하면 표준편차 정보까지 볼 수 있다.

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat,
              boxmean = 'sd') %>% 
  
    layout(title = "treat에 따른 BMI 분포(mean+sd)",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

04. 박스플롯 이상치 설정(boxpoints)

- 박스플롯 이상치 설정은 총 4가지이다.

- 'all', 'outliers', 'suspectedoutliers', 'FALSE'

1) all : 모든 이상치를 보여줌.

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat, 
              boxpoints = 'all') %>% 
  
    layout(title = "boxpoints = 'all'",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

2) outliers : 수염 외부에 있는 이상치만 표현.

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat, 
              boxpoints = 'outliers') %>% 
  
    layout(title = "boxpoints = 'outliers'",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

3) suspectedoutliers : 전체 이상치가 표시( IQR의 4배가 넘어가는 이상치는 다시 강조)

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat, 
              boxpoints = 'suspectedoutliers') %>% 
  
    layout(title = "boxpoints = 'suspectedoutliers'",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

4) FALSE : 이상치 표현 X

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              split=~treat, 
              boxpoints = FALSE) %>% 
  
    layout(title = "boxpoints = 'FALSE'",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

05. color 속성 변경

1) Plotly color palettes

plotly 패키지에서 제공하는 컬러 팔레트를 사용할 수 있다.

Set1, Set2, Set3, Pastel1, Pastel2, Paired, Dark2, Accent 등이 있다.

## Set1
plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              color =~treat,
              colors = 'Set1') %>% 
  
    layout(title = "color palette : Set1",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

## Accent 
plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              color =~treat,
              colors = 'Accent') %>% 
  
    layout(title = "color palette : Accent ",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

2) RColorBrewer color palettes

RColorBrewer 패키지에서 제공하는 컬러 팔레트 사용

http://colorbrewer2.org

ColorBrewer: Color Advice for Maps

colorbrewer2.org

library(RColorBrewer)
brewer.pal.info

plot_ly(data.1,x=~treat,y=~BMI, 
              type='box',
              color =~treat,
              colors = brewer.pal(names(table(data.1$treat)), "RdYlBu")) %>% 
  
    layout(title = "RColorBrewer",
         font=list(family ='nanumgothic'),
         xaxis = list(title=""), 
         yaxis = list(title=""),
         margin = list(l=10, r=20, b=10, t=30, pad=0))

참고 문헌(reference)

참고 사이트

https://plotly.com/r/box-plots/

Box

Over 9 examples of Box Plots including changing color, size, log axes, and more in R.

plotly.com

https://2stndard.tistory.com/98

plotly 박스 플롯의 평균과 표준편차 표시와 이상치 표시 in R

사용데이터 : https://2stndard.tistory.com/68 plotly 박스 trace 박스 trace는 박스 플롯을 생성하기 위해 사용되는 trace이다. 박스 플롯은 데이터의 전체적 분포를 4분위수(quantile)과 IQR(Inter Quartile Range)를 사

2stndard.tistory.com

http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/448200_6bb02977b4c04e0da508ac0131f71d48.html

Plotly colors and RColorBrewer

rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com

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00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기

01. 연속형 변수 box plot

02. 연속형&범주형 변수 box plot

1) 연속형 변수 1개 범주형 변수 1개 시각화 하기

2) 연속형 변수 1개 범주형 변수 2개 시각화 하기

03. 박스플롯에 평균(boxmean) 추가하기

04. 박스플롯 이상치 설정(boxpoints)

1) all : 모든 이상치를 보여줌.

2) outliers : 수염 외부에 있는 이상치만 표현.

3) suspectedoutliers : 전체 이상치가 표시( IQR의 4배가 넘어가는 이상치는 다시 강조)

4) FALSE : 이상치 표현 X

05. color 속성 변경

1) Plotly color palettes

2) RColorBrewer color palettes

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