이전 포스팅에서 plotly 패키지를 이용해 산점도를 시각화하였다. 산점도는 두 가지의 변수 간의 상관관계를 나타낼 때 유용하게 사용되는 데, 산점도의 한 종류인 버블 차트를 사용하면 세 가지의 변수를 사용하여 산점도를 그릴 수 있다. 세 번째 연속형 변수의 크기에 따라 버블로 표현할 수 있다. plotly 패키지를 사용하여 버블차트를 시각화하기 위해서는 산점도 trace에서 marker 속성 list에 size 속성을 사용하면 된다. 00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(RColorBrewer) ### 한글 폰트 설정 library(showtext) font_add_google("Nanum Gothic", "nan..

Scatter Plot , 산점도는 두 개의 연속형(continuous) 데이터의 상관관계를 파악하기에 매우 유용한 그래프이다. plotly 패키지를 이용해 산점도를 그리기 위해선 add_trace() 또는 add_markers() 함수를 사용하면 된다. 00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(RColorBrewer) ### 한글 폰트 설정 library(showtext) font_add_google("Nanum Gothic", "nanumgothic") ## 데이터 불러오기 : 크론병 데이터 df % layout(title = "weight에 따른 BMI의 변화", font=list(family ='nanumgoth..

저번 포스팅에서는 기술 통계에서 중요한 그래프인 박스 플롯을 plotly 패키지를 사용해서 구현해 보았다. 이번 포스팅에서는 박스플롯과 유사하지만 커널 밀도 곡선(Kernel Density Curvce)과 박스 플롯을 합친 형태인 바이올린 플롯(Violin Plot)을 시각화 할 것이다. 박스플롯의 경우 데이터의 25%, 50%, 75%의 사분위 지점을 알 수 있지만 데이터의 전반적인 분포를 파악하기는 어렵다. 이 단점을 극복하기 위해 사용하는 시각화가 바이올린 플롯이며 바이올린 플롯은 카테고리값에 따른 각 분포의 실제 데이터 또는 전체 형상을 보여준다. plotly 패키지에서는 add_trace(type = 'violin') 만을 제공한다. 그래프 조작은 html 파일 다운로드 하세요~! 00. 패키지..

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. 그래프 조작은 html 파일 다운로드 하세요~! 00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기 - 크론병 데이터 library(dplyr) library(plotly) library(showtext) ### 한글 폰트..

R에서 가장 많이 사용되는 시각화 패키지는 "ggplot2"이다. 하지만 정적 그래프로 사용자가 데이터를 탐색할 때보다는 이미 연구된 발표자료, 통계자료에 많이 사용된다. 때문에, 사용자 반응형 그래프를 제공하는 "plotly" 패키지가 더 유용할 때가 있다. plotly는 인터랙티브 그래프로 사용자가 "hover"를 통해서 데이터 값을 실시간으로 확인할 수 있고, 사용자가 관심 있는 시간, 범주만을 확대하여 볼 수도 있다. 또한 HTML 포맷으로 저장하여 포스팅하면 일반 사용자들도 웹 브라우저를 이용해 그래프를 조작할 수 있다. 이번 포스팅에서는 plotly 패키지를 사용해 막대그래프를 시각화해 볼 것이다. 그래프를 직접 조작해보려면 html 파일을 봐주세요~! 00. 주요 Arguments plot_..