원그래프는 시각적으로 부분과 전체, 부분과 부분 사이의 비율을 알 수 있어서 다양한 자료에 활용된다. 하지만 둘 이상의 항목을 비교하거나 시간의 흐름을 나타내는 데는 한계가 있다. 원그래프는 데이터를 정확히 분석하는 데 어려움이 있어서 잘 사용하지는 않지만, 뉴스나 보도자료에 시각화 자료로 많이 사용되는 만큼 구현 방법을 알아두는 게 좋을 것 같다. plotly 패키지에서는 add_trace()와 add_pie()를 사용해 구현할 수 있다. 00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(RColorBrewer) ### 한글 폰트 설정 library(showtext) font_add_google("Nanum Gothic", "..

Line Plot, 선 그래프는 x축의 연속형 변수 or 순서나 크기가 있는 이산형 변수, ordered factor의 변화에 따른 y축의 변화를 선으로 이어서 보여주는 그래프이다. 여기서 x축이 시간의 순서이면 시계열 그래프(Time Series Graph)가 된다. plotly 패키지에서는 Line Plot을 그리기 위한 add_trace() 함수와 add_lines() 함수를 제공한다. 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") · 사용 데이터 : 남극 ..

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..