R 기초 15 - 시각화 - 그래프(막대, 점, 원형), (boxplot, hist)

 

# 시각화 - 그래프 : 
# 이산변수(막대, 점, 원형 ...)
# 연속변수(상자박스, 히스토그램, 산포도 ...)
getwd()  # 현재 경로 확인
stu <- read.csv("testdata/ex_studentlist.csv", fileEncoding = "euc-kr")

head(stu,3)
str(stu)
names(stu)

#막대
barplot(stu$grade)
barplot(stu$grade, ylim=c(0,5), col=rainbow(3), main='세로막대')
barplot(stu$grade, ylim=c(0,5), col=rainbow(3),
        xlab="학년" , ylab="학생" ,main='가로막대', horiz=T)


barplot(stu$grade, col=c(1,2))

par(mfrow=c(1,2)) #row는 가로방향으로 채워 나감감
#par(mfcol=c(1,2)) #col은 세로방향으로 채워나가고
barplot(stu$grade, col=c(1,2,3))
barplot(stu$grade, col=c(1,2,3), horiz = T)


par(mfrow=c(1,1))
barplot(stu$grade, col = c(1,2,3), space=2)
#막대 그래프는 열의 갯수가 많으면 좋지 않다.
#따라서 연속형 데이터일 땐 좋지 않다. 이산형 데이터일때 쓰기

#점 차트
dotchart(stu$grade)
dotchart(stu$grade, color=2:5, lcolor = 'black', pch=1:3, cex=2)

#원 그래프
df <- na.omit(stu) #결측치 제거거
df
pie(df$age, labels = df$age, lty=3) #lty는 점으로 표시


# boxplot
min(stu$height)
max(stu$height)
boxplot(stu$height, range=1) # range=1 , 최대값 최소값 아웃라이어로 표시
boxplot(stu$height, range=1, notch = T)
abline(h=170, lly=3, col='blue')

#hist
hist(stu$height, xlab='키', breaks=5, prob=T, col='yellow')
lines(density(stu$height)) #라인 긋기기

#plot
plot(stu$height, stu$weight) #산점도, 산포도



price <- runif(10, min=1, max=100)      # 균등분포를 따르는 난수 발생
plot(price)
par(mfrow=c(2,2))                       # 2행 2열 차트 그리기
plot(price, type="l")                   # 유형 : 실선
plot(price, type="o")                   # 유형 : 원형과 실선
plot(price, type="h")                   # 직선
plot(price, type="s")                   # 꺾은선

# plot() 함수 속성 : pch : 연결점 문자타입-> plotting characher-번호(1~30)
plot(price, type="o", pch=5)            # 빈 사각형
plot(price, type="o", pch=15)           # 채워진 마름모
plot(price, type="o", pch=20, col="blue")
plot(price, type="o", pch=20, col="orange", cex=1.5)




# 3차원 산점도 그래프 ---

install.packages("scatterplot3d")
library("scatterplot3d") 

# 붓꽃의 종류별 분류로 3차원 그래프 그리기
levels(iris$Species) 
iris
ir.setosa = iris[iris$Species=='setosa', ]
ir.virginica = iris[iris$Species=='virginica', ]
ir.versicolor = iris[iris$Species=='versicolor', ]

# 형식 : scatterplot3d( 밑변，우변칼럼명，좌변칼럼명，type) 
# 틀 생성
irdata <- scatterplot3d(iris$Petal.Length, iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width, type = 'n')

# 산점도 시각화
irdata$points3d(ir.setosa$Petal.Length, ir.setosa$Sepal.Length, 
                ir.setosa$Sepal.Width, bg='red', pch=21)
irdata$points3d(ir.virginica$Petal.Length, ir.virginica$Sepal.Length, 
                ir.virginica$Sepal.Width, bg='blue', pch=23)
irdata$points3d(ir.versicolor$Petal.Length, ir.versicolor$Sepal.Length, 
                ir.versicolor$Sepal.Width, bg='yellow', pch=25)


#전통적인 plot의 기능을 확장한 패키지(라이브러리)
library(ggplot2)
head(mpg, 3)
ggplot(data=mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + geom_point()

utf-8로 설정을 해도 한글패치가 안 된다면 euc-kr로 해보자

파일을 불러올 경로 확인도 맞는지 한번더 확인하자.