####08-2 산점도(변수 간 관계 표현하기)####
#산점도 만들기
library(ggplot2)
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) #배경 설정
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point() #그래프 추가
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point() +
xlim(3, 6) #x축 범위 3~6
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point() +
xlim(3, 6) +
ylim(10, 30) #y축 10~30
#혼자서 해보기#
#Q1
ggplot(data = mpg, aes(x = cty, y = hwy)) +
geom_point()
#Q2
midwest <- as.data.frame(ggplot2::midwest)
ggplot(data = midwest, aes(x = poptotal, y = popasian)) +
geom_point() +
xlim(0, 500000) +
ylim(0, 10000)
####08-3 막대 그래프(집단 간 차이 표현하기)####
#요약표 : geom_col(), 원자료 : geom_bar()
#평균 막대 그래프 만들기
library(dplyr)
mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)
df_mpg <- mpg %>%
group_by(drv) %>%
summarise(mean_hwy = mean(hwy))
df_mpg
ggplot(data = df_mpg, aes(x = drv, y = mean_hwy)) +
geom_col()
ggplot(data = df_mpg, aes(x = reorder(drv, -mean_hwy), y = mean_hwy)) +
geom_col() #내림차순 정렬
#빈도 막대 그래프 만들기
ggplot(data = mpg, aes(x = drv)) +
geom_bar()
ggplot(data = mpg, aes(x = hwy)) +
geom_bar() #값의 분포 파악
#혼자서 해보기#
#Q1
mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)
df <- mpg %>%
filter(class == "suv") %>%
group_by(manufacturer) %>%
summarise(mean_cty = mean(cty)) %>%
arrange(desc(mean_cty)) %>%
head(5)
ggplot(data = df, aes(x = reorder(manufacturer, -mean_cty), y = mean_cty)) +
geom_col()
#Q2
ggplot(data = mpg, aes(x = class)) +
geom_bar()
####08-4 선 그래프(시간에 따라 달라지는 데이터 표현)####
#시계열 그래프 만들기
ggplot(data = economics, aes(x = date, y = unemploy)) +
geom_line()
#혼자서 해보기
ggplot(data = economics, aes(x = date, y = psavert)) +
geom_line()
####08-5 상자 그림(집단 간 분포 차이 표현하기)####
#상자 그림 만들기
ggplot(data = mpg, aes(x = drv, y = hwy)) +
geom_boxplot()
#혼자서 해보기
mpg <- as.data.frame(ggplot2::mpg)
class_mpg <- mpg %>%
filter(class %in% c("compact", "subcompact", "suv"))
ggplot(data = class_mpg, aes(x = class, y = cty)) +
geom_boxplot()
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