점 차트

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

Nick Strayer

Instructor

막대 차트가 적합하지 않은 경우

수량이 아닌 경우
비선형 변환

점 차트

막대를 점으로 대체
점 차트 또는 도트 플롯이라고도 함

점 차트의 장점

높은 정밀도
효율적인 표현
단순함

학습용 데이터

WHO 데이터의 일부를 사용
'흥미로운' 국가 집합 -- 이유를 알아보겠습니다

interestingCountries <- c("NGA", "SDN", "FRA", "NPL", "MYS", "TZA", "YEM", "UKR", "BGD", "VNM")

who_subset <- who_disease %>%
  filter(
    countryCode %in% interestingCountries,
    disease == 'measles',
    year %in% c(2006, 2016)) %>% 
  mutate(year = paste0('cases_', year)) %>% 
  arrange(year, region) %>%
  pivot_wider(names_from = year, values_from = cases)

who_subset

who_subset

# A tibble: 10 x 6
   region countryCode country     disease cases_2006 cases_2016
   <chr>  <chr>       <chr>       <chr>        <dbl>      <dbl>
 1 AFR    NGA         Nigeria     measles        704      17136
 2 AFR    TZA         Tanzania    measles       2362         33
 3 EMR    SDN         Sudan (the) measles        228       1767
 4 EMR    YEM         Yemen       measles       8079        143
 5 EUR    FRA         France      measles         40         79
 6 EUR    UKR         Ukraine     measles      42724        102
 7 SEAR   BGD         Bangladesh  measles       6192        972
 8 SEAR   NPL         Nepal       measles       2838       1269
 9 WPR    MYS         Malaysia    measles        564       1569
10 WPR    VNM         Viet Nam    measles       1978         46

점 차트 코드

범주형 축과 수치형 축에 geom_point() 사용

who_subset %>% 
  # We log transform our values here so bars are not appropriate
  ggplot(aes(y = country, x = log10(cases_2016))) +
  # Simple geom_point()
  geom_point()

점 차트 정렬

정렬을 통해 가독성을 크게 향상시킬 수 있음
미학 지정에 reorder() 함수 사용

who_subset %>% 
  # calculate the log fold change between 2016 and 2006
  mutate(logFoldChange = log2(cases_2016/cases_2006)) %>% 
  ggplot(aes(x = logFoldChange, y = reorder(country, logFoldChange))) +
  geom_point()

연습해 봅시다!

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