ggplot2를 사용한 R 그래픽 시각화

SAS 사용자를 위한 R

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

ggplot2 패키지

ggplot2 hexsticker 로고

ggplot2는 R을 위한 강력한 그래픽 패키지입니다
ggplot의 "GG"는 "grammar of graphics"(그래픽 문법)를 의미합니다
ggplot2는 레이어를 쌓는 방식으로 그래픽을 만듭니다
기본 그래픽 레이어에 하나 이상의 기하 객체를 추가합니다

레이어 - 기본 레이어

# Create plot for x=sex and y=diameter
ggplot(data = abalone, aes(sex, diameter))

ggplot()로 기본 레이어를 정의합니다
data = abalone로 설정합니다
aes를 sex와 diameter로 설정합니다
아직 플롯에 그래픽 객체가 없습니다
x축은 sex를 표시할 준비가 되었습니다
y축은 diameter를 표시할 준비가 되었습니다
그리드가 배치되었습니다

박스플롯이 아직 없는 ggplot2 그래픽 환경

레이어 - 박스플롯 geom 추가

# Add boxplot geometric object or geom
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot()

더하기 연산자 +로 레이어를 추가합니다
박스플롯 geom_boxplot()을 추가했습니다
결과는 일련의 박스플롯입니다
성별에 따른 전복 지름
F는 암컷, I는 유생, M은 수컷을 의미합니다

ggplot2 박스플롯 추가

레이어 - 테마 추가

# Add black white theme
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw()

theme_bw()로 "테마" 레이어를 추가합니다
회색 배경을 제거합니다
플롯 주위에 검은색 테두리를 그립니다

ggplot2 박스플롯에 흑백 테마 추가

박스플롯 geom을 바이올린 geom으로 변경

# Change to geom_violin()
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_violin() +
  theme_bw()

geom_violin이 geom_boxplot을 대체합니다
바이올린과 비슷한 모양을 만듭니다
데이터 밀도 분포를 반영합니다
간단한 변경만으로 새로운 그림을 만듭니다

ggplot2 바이올린 플롯

단일 변수 히스토그램

# Make histogram of shuckedWeight
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram()

변수 하나에 대한 히스토그램을 만듭니다
변수 하나 = 심미성(aesthetic) 하나
geom_histogram()을 추가합니다
aes()를 shuckedWeight로 설정합니다
기본 색상을 변경해야 합니다

ggplot2 검은색 히스토그램

히스토그램에 색상 추가

# Make lines black and fill light blue
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue")

그래픽 매개변수를 변경합니다
구간(bin) 선의 color를 설정합니다
구간의 fill 색상을 설정합니다
각 옵션은 () 안에 설정합니다
히스토그램이 훨씬 보기 좋아졌습니다

파란색 막대와 검은색 테두리 선이 있는 ggplot2 히스토그램

히스토그램에 제목과 축 레이블 추가

# Add x, y axis labels and title
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue") +
  xlab("Shucked Weight") +
  ylab("Frequency Counts") +
  ggtitle("Shucked Weights Histogram")

축과 제목에 더 나은 레이블을 추가합니다
축에는 xlab()과 ylab()을 사용합니다
제목에는 ggtitle()을 사용합니다
이 그림은 게재할 준비가 되었습니다!

축 레이블과 제목이 추가된 ggplot2 히스토그램

산점도 만들기

# Make scatterplot with geom_point()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point()

산점도의 aes에는 변수 두 개가 필요합니다
geom_point()가 점을 추가합니다
나이테에 따른 껍데기 무게 산점도

나이테에 따른 껍데기 무게를 나타낸 ggplot2 산점도

산점도에 평활 적합선 추가

# Add smoothed fit line
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

산점도에 geom_smooth() 선을 추가합니다
음영 처리된 신뢰 구간이 포함됩니다

평활 적합선이 추가된 ggplot2 산점도

다른 변수로 패널 만들기

# Add panels using facet_wrap()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(vars(sex))

산점도에 레이어를 하나 더 추가합니다
전복 성별마다 패널을 만듭니다
facet_wrap() 레이어를 추가합니다
vars(sex)가 패널을 나눌 변수를 정의합니다

성별에 따라 3개 패널로 나뉜 ggplot2 산점도

이후 강의 내용

1장은 그래픽 소개로 마무리합니다
- ggplot2 그래픽 기술 기초
- 성별에 따른 전복 측정값 시각화
2장에서는 데이터 정제 기술을 배웁니다
- 전복 데이터셋 정리하기
3장에서는 데이터 탐색 방법을 배웁니다
- 기술 통계, 상관관계, 비교 검정
4장에서는 모델링과 결과 발표를 배웁니다
- 측정값으로 전복 나이 예측하기
- 성별에 따른 모델 탐색하기

전복 데이터로 플롯을 만들어 봅시다

SAS 사용자를 위한 R