프로그래밍 일지

막대그래프를 그릴때, 모서리가 둥근 막대그래프를 그리고 싶을 때가 있었다. ggplot2 내부의 geom_bar, geom_col 등 function에는 이러한 기능이 들어가 있지 않았고, 구글링을 해보니 별도 라이브러리를 사용해야 했다. ggchicklet 이라는 패키지 이다. ggchicklet 을 사용하면, 아래와 같은 둥글둥글한 막대그래프를 그릴 수 있게된다. 그래프를 그리기위한 샘플데이터를 만든다. tb = tibble(x, y, z) tb # A tibble: 10 × 3 x y z 1 1 200 TRUE 2 2 147 FALSE 3 3 118 FALSE 4 4 80 FALSE 5 5 113 FALSE 6 6 166 FALSE 7 7 122 FALSE 8 8 93 TRUE 9 9 161 FAL..

각각의 ggplot 그래프를 이어 붙이는 역할을 해주는 라이브러리가 있는데 patchwork 라고 있다. + / - 등의 사칙연산으로 간단히 붙일 수 있고, 필요하면 레이아웃을 비율대로 조정도 가능하다. ggplot2 로 그래프를 각각 잘 만들게 되었다면, 그 각각의 그래프를 가지고 아래와 같이 대시보드 형태를 만들수 있게 되는 것이다. 애니메이션 효과 등이 부족하지만, 그냥 ppt, word, 한글 문서등에 붙이는 용도로는 이만한게 없지 싶다. 하나씩 그래프를 만들어보기로 한다. 우선, 도넛차트를 하나 만들어본다. 자세한 방법은 예전 포스팅을 참고한다. (ggplot2) R 프로그래밍 파이차트/도넛차트 예제 오늘은 파이차트(원모양의 그래프, 원그래프) 혹은 가운데가 비어있는 도넛차트를 만들어보려 한다...

최근 한국은행 기준금리가 계속 인상되고 있다. 이런 금리 인상을 표현할때, 그냥 꺽은선을 나타내기보다는 보통 계단식으로 표현되곤 한다. 상승이 되면 그 시점부터 다음 변동시기까지 같은 값으로 유지되는 y 축값을 표현할때 좋다. geom_step 함수를 이용하면 아래와 같은 그래프를 만들 수 있다. 다뤄볼 데이터는 한국은행 사이트에 있는 기준금리 정보를 가져다 사용한다. tb_baserate = read_excel("~/github/ggplot2/2022/20220729/The Bank of Korea Base Rate.xlsx") tb_baserate1 = tb_baserate %>% unite("년도", "변경일자", col = "date", sep = " ") %>% mutate(date = ymd(..

ggplot2 에서 facet 을 이용하면 단순히 하나의 plot 이 아니라, 제3의 값에 따라 x/y 축의 상관관계를 한눈에 볼 수 있다. facet 를 사용하면 상단과 우측에 facet 기준정보를 볼 수 있다. 이번 포스팅은 우측에 있는 facet 기준정보를 오른편에서 왼편으로 옮겨보는 일을 해보려 한다. 가장 단순하게 만든 facet 그래프이다. week (주) 와 wday(요일) 정보를 기준으로 시간대별 지하철 하차인원의 histogram 그래프를 그려본다. 역시나 별다른 셋팅을 하지 않으면 디폴트는 상단과 우측에 정보가 표시된다. ggplot(subway2,aes(x = times)) + geom_histogram(aes(fill = ..count..), alpha = 1, binwidth = ..

꺾은선 그래프위에 추세선을 그리는 방법을 포스팅한다. 추세선이라하면 아래와 같이 변동성이 난무하는 그래프위에서 특정 정의된 function 을 만족하는 선이나 곡선을 추가로 그리는 작업이라 보면 된다. 데이터는 공공데이터포털에서 받아온 데이터를 사용했다. 지하철 역별로 승하차 통계를 받아, 건대입구역을 기준으로 아래 포맷으로 하나 만들어봤다. 아래 데이터는 주별로 해당 역의 하차인원수를 집계한 데이터셋이다. # A tibble: 21 × 4 yeogmyeong week date total 1 건대입구 1 2022-01-01 302081 2 건대입구 2 2022-01-08 321912 3 건대입구 3 2022-01-15 327546 4 건대입구 4 2022-01-22 324518 5 건대입구 5 2022-..

ggplot2 의 geom_density 함수를 이용해서 밀도 그래프를 그려보고자 한다. 대략 아래와 같은 그래프이고, 특정값의 빈도수를 가지고 밀도를 구해 그래프를 만드는 과정이다. ggplot2 를 이용해서 아래 그림을 만들어 볼까 한다. 저번 포스팅에서 사용한 데이터를 활용해본다. ggplot2 - geom_histogram 으로 히스토그램 그래프 만들기 ggplot 에서는 막대그래프를 그리는 여러가지 방법이 있다. geom_bar, geom_col, geom_histogram 이 있는데, 대부분 geom_col 을 가지고 처리하지만, 이번에는 geom_histogram 으로 그려보려 한다. 최종결과는 아.. emflant.tistory.com rent % filter(city == 'san fra..

ggplot 에서는 막대그래프를 그리는 여러가지 방법이 있다. geom_bar, geom_col, geom_histogram 이 있는데, 대부분 geom_col 을 가지고 처리하지만, 이번에는 geom_histogram 으로 그려보려 한다. 최종결과는 아래와 같은데, geom_col 로 만든거랑 별반 다르지 않다. 다만, 데이터를 굳이 group by 해서 집계를 하지 않아도 알아서 count 를 세어 빈도를 그래프로 자동으로 만들어주는 장점이 있다. 저번 포스팅에서도 언급한 rent 데이터셋을 그대로 이용하는데, 별도의 그룹핑 집계를 하지 않도록 한다. ggplot2 막대그래프 만들기 아래와 같이 막대그래프를 만들어보고자 한다. 컨셉은, 가장 높은 막대에만 가장 진한색상으로 강조하고, 년도와 건수로 더..

아래와 같이 막대그래프를 만들어보고자 한다. 컨셉은, 가장 높은 막대에만 가장 진한색상으로 강조하고, 년도와 건수로 더 강조해본다. #tidytuesday 에서 데이터를 하나 가져와서 샘플로 사용한다. 샌프란시스코를 기준으로 년도별 건수만 집계해놓는다. rent % filter(city == 'san francisco') %>% group_by(year) %>% summarise(count = n()) %>% arrange(year) 우선 세줄 정도의 코딩으로 간단한 막대그래프를 만들수 있다. 하지만 디자인이 아쉽다. ggplot(rent_sanfrancisco, aes(year, count, fill = count)) + geom_col() + theme(legend.position = "none") ..