plotly
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저번 Interactive Map(2)에서는 plotly 패키지의 scattermapbox trace를 사용하여 차량 궤적 데이터와, 항공노선을 지도 위에 그려보았다. https://boring9.tistory.com/34 R | plotly | Interactive Map(2) - 지도 시각화(선) 저번 Interactive Map(1)에서는 plotly 패키지를 사용하여 대전광역시 상권정보를 scattermapbox trace를 사용해 위치를 점으로 표현하고, 상권 밀집 정도를 densitymapbox trace를 사용해 밀도로 표현하였다. https boring9.tistory.com 이번 포스팅에서는 plotly 패키지를 사용해 시도 shape file과 , 행정구역_시도별 인구수 데이터를 활용해..
R | plotly | Interactive Map(3) - 지도 시각화(폴리곤)저번 Interactive Map(2)에서는 plotly 패키지의 scattermapbox trace를 사용하여 차량 궤적 데이터와, 항공노선을 지도 위에 그려보았다. https://boring9.tistory.com/34 R | plotly | Interactive Map(2) - 지도 시각화(선) 저번 Interactive Map(1)에서는 plotly 패키지를 사용하여 대전광역시 상권정보를 scattermapbox trace를 사용해 위치를 점으로 표현하고, 상권 밀집 정도를 densitymapbox trace를 사용해 밀도로 표현하였다. https boring9.tistory.com 이번 포스팅에서는 plotly 패키지를 사용해 시도 shape file과 , 행정구역_시도별 인구수 데이터를 활용해..
2023.02.08 -
저번 Interactive Map(1)에서는 plotly 패키지를 사용하여 대전광역시 상권정보를 scattermapbox trace를 사용해 위치를 점으로 표현하고, 상권 밀집 정도를 densitymapbox trace를 사용해 밀도로 표현하였다. https://boring9.tistory.com/21 R | ggmap | 지도 시각화(2) - line 저번 지도 시각화(1)에서는 ggmap 패키지를 사용하여 대전광역시 상권정보를 ggmap과 geom_point, stat_density2 d(ggplot2)로 위치를 점으로 표현하고, 상권 밀집 정도를 밀도와 등고선으로 표현하였다. 이번 boring9.tistory.com 이번 포스팅에서는 plotly 패키지의 scattermapbox trace를 사용하..
R | plotly | Interactive Map(2) - 지도 시각화(선)저번 Interactive Map(1)에서는 plotly 패키지를 사용하여 대전광역시 상권정보를 scattermapbox trace를 사용해 위치를 점으로 표현하고, 상권 밀집 정도를 densitymapbox trace를 사용해 밀도로 표현하였다. https://boring9.tistory.com/21 R | ggmap | 지도 시각화(2) - line 저번 지도 시각화(1)에서는 ggmap 패키지를 사용하여 대전광역시 상권정보를 ggmap과 geom_point, stat_density2 d(ggplot2)로 위치를 점으로 표현하고, 상권 밀집 정도를 밀도와 등고선으로 표현하였다. 이번 boring9.tistory.com 이번 포스팅에서는 plotly 패키지의 scattermapbox trace를 사용하..
2023.02.07 -
이전 ggmap을 사용한 지도 시각화에서는 ggplot2 패키지와 ggmap 패키지를 사용해 scatter와 density를 지도 위에 시각화하였다. 이번 포스팅에서는 plotly 패키지를 사용하여 지도 시각화를 진행해 볼 것이다. https://boring9.tistory.com/20 R | ggmap | 지도 시각화(1) R에서는 지도 시각화를 위한 'ggmap' 패키지를 제공한다. Google map에서 지도 그림을 가져와 조각조각 붙인다. 이를 위해서는 위도, 경도 좌표값이 꼭 필요하다. 참고로 예전에는 구글맵 api를 등록하 boring9.tistory.com 00. 패키지 로드 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(showtext) ### 한글..
R | plotly | Interactive Map(1) - 지도 시각화(점, 밀도)이전 ggmap을 사용한 지도 시각화에서는 ggplot2 패키지와 ggmap 패키지를 사용해 scatter와 density를 지도 위에 시각화하였다. 이번 포스팅에서는 plotly 패키지를 사용하여 지도 시각화를 진행해 볼 것이다. https://boring9.tistory.com/20 R | ggmap | 지도 시각화(1) R에서는 지도 시각화를 위한 'ggmap' 패키지를 제공한다. Google map에서 지도 그림을 가져와 조각조각 붙인다. 이를 위해서는 위도, 경도 좌표값이 꼭 필요하다. 참고로 예전에는 구글맵 api를 등록하 boring9.tistory.com 00. 패키지 로드 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(showtext) ### 한글..
2023.02.07 -
히스토그램은 막대 그래프와 유사하지만 연속형 변수의 분포를 나타낸다는 점에서 차이가 있다. plotly 패키지에서는 히스토그램을 그리기 위해 add_trace()와 add_histogram() 함수를 제공한다. 00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(showtext) ### 한글 폰트 설정 font_add_google("Nanum Gothic", "nanumgothic") ## 데이터 불러오기 : 크론병 데이터 df % layout(title = "크론병 환자의 BMI 분포", font=list(family ='nanumgothic'), xaxis = list(zeroline = F), yaxis = list(zero..
R | plotly | Histogram - 히스토그램히스토그램은 막대 그래프와 유사하지만 연속형 변수의 분포를 나타낸다는 점에서 차이가 있다. plotly 패키지에서는 히스토그램을 그리기 위해 add_trace()와 add_histogram() 함수를 제공한다. 00. 패키지 로드 및 데이터 불러오기 ## 패키지 로드 library(dplyr) library(plotly) library(showtext) ### 한글 폰트 설정 font_add_google("Nanum Gothic", "nanumgothic") ## 데이터 불러오기 : 크론병 데이터 df % layout(title = "크론병 환자의 BMI 분포", font=list(family ='nanumgothic'), xaxis = list(zeroline = F), yaxis = list(zero..
2023.02.03 -
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", "..
R | plotly | Pie chart - 원 그래프원그래프는 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", "..
2023.02.03 -
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 ..
R | plotly | Line Plot - 선 그래프Line 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 ..
2023.02.02 -
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..
R | plotly | Bubble Chart - 버블 차트이전 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..
2023.02.01 -
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..
R | plotly | Scatter Plot - 산점도Scatter 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..
2023.02.01 -
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..
R | plotly | Violin Plot - 바이올린 플롯저번 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..
2023.01.31 -
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..
R | plotly | box plot이번 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..
2023.01.31 -
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_..
R | plotly | Bar Chart - 막대 그래프R에서 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_..
2023.01.30