ggplot in R

※ 데이터시각화 패키지: ggplot2

• 기본 구조
  • ggplot() : data와 x, y축 값을 넣어줌
  • target plot() : 만들고자 하는 plot / geom_point() / geom_line() / geom_bar() 등
  • geom_smooth() : 추세선
  • labs() : title, x, y축 이름 설정 가능

# 기본형식
> ggplot(data, aes(x, y)) +
    tartget plot() +
    labs() + …

■ 기본

□ 색깔 채우기

• fill : “컬러” / “(범주형)변수” 등

# 기본형식
> ggplot(data, aes(…, fill = " "))

□ 범례 지우기

#기본형식
> +theme(legend.position = "none")

□ facet_wrap

• 변수별로 plot 분할하기
• parameter
  • nrow : 각 plot이 배치될 행의 수
  • ncol : 각 plot이 배치될 열의 수
  • strp.position : parameter 위치 지정 (“left” / “right” / “top” / “bottom”)
  • scales : plot마다 축의 범위를 다르게 보여줌(“free_x” / “free_y” / “free” 등)

# 기본형식
> +facet_wrap( ~ 변수명, nrow, ncol, strip.position, scales, ...)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_point(…) +
    facet_wrap(~ 컬럼명, ncol = 2, strip.position = "bottom", scales = "free_x")	

□ facet_grid

• facet_wrap과 유사하지만, 두개 이상의 변수를 입력받음

# 기본형식	
> +facet_grid(y ~ x, …)

□ 추세선 그리기

• 그래프의 추세선을 추가함
• parameter
  • method : 추세선 계산 방법 lm(선형회귀) / glm(일반화 선형모델) / loess(지역다항회귀) 등
  • formula : 추세선을 적합시킬 때 사용할 모델 식 (ex) y~x
  • se : 표준오차를 표시할지 여부 (T/F) (95%의 신뢰구간)
  • col : 추세선 컬러
  • linewidth : 추세선의 크기

# 기본형식
> +geom_smooth(method, formula, se, col, linewidth, ...)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_point(…) +
    geom_smooth(method = "lm", se = T, col = "red", linewidth = 3)

□ X, Y축 범위 조정

# 기본형식
> +xlimc(c(최소, 최대))
> +ylimc(c(최소, 최대))

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_point(…) +
    xlimc(c(10, 20)) +
    ylimc(c(100, 350))

□ plot 확대해서 보기

• parameter
  • xlim : 확대해서 볼 x축 범위
  • ylim : 확대해서 볼 y축 범위

# 기본형식
> +coord_cartesian(xlim, ylim)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_point(…) +
    coord_cartesian(xlim = c(10, 20), ylim = c(100, 240))

□ 타이틀 및 서브타이틀 지정

• parameter
  • title : plot 타이틀
  • subtitle : plot 서브타이틀
  • x : x축 이름
  • y : y축 이름

# 기본형식
> +labs(title, subtitle, x, y)

□ 축 스케일링

• 변수를 scaling 하여 범위를 지정할 수 있음
• parameter
  • breaks : 눈금으로 표시할 곳 지정
  • limits : 그래프의 표시 범위 지정

# 기본형식
> +scale_x_continuous(breaks, limits, …)
> +scale_y_continuous(breaks, limits, …)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(...) +
    geom_histogram() +
    scale_x_continuous(breaks = seq(0, 1, 0.1), limits=c(0,5)) +
    scale_y_continuous(breaks = seq(10, 20, 1), limits=c(0,20))

□ 그래프 배경색 커스텀

# 기본형식
> +theme_bw()
> +theme_gray()
> +theme_minimal()
> +theme_dark()
> …

□ 격자선 커스텀

• panel.grid.major: 굵은 선 커스텀
• panel.grid.minor: 얇은 선 커스텀

# 기본형식
> +theme(panel.grid.major.x)
> +theme(panel.grid.minor.x)
> +theme(panel.grid.major.y)
> +theme(panel.grid.minor.y)

# 사용예시
> ggplot() + ... +
    theme(panel.grid.major.x = element_line(color = "컬러"), # x축의 굵은 선 색깔 변경
    panel.grid.minor.y = element_blank()) # y축의 얇은 선 제거

□ X, Y축 반전

# 기본형식
> +coord_flip()

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_bar(…) +
    coord_flip()

□ x축 이름 커스텀

• parameter
  • angel : 기울일 각도
  • hjust : x축 이름 높이 조절

# 기본형식
> +theme(axis.text.x = element_text(angle, hjust))

■ Box Plot (상자 그림)

# 기본구조
> ggplot(data, aes, …) + geom_boxplot()

# Box Plot 생성
## Box Plot 1개
> df %>%
    ggplot(aes(col1)) +
    geom_boxplot()

## 변수별 Box Plot 여러개
> df %>%
    ggplot(aes(col1, col2, ...)) +
    geom_boxplot()

□ 데이터 개수별 박스 크기 조절

• parameter
  • varwidth = (TRUE / FALSE)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_boxplot(varwidth = T)

□ outlier 시각화 하기

• parameter
  • outlier.colour = 색깔
  • outlier.shape = 모양
  • outlier.size = 숫자

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_boxplot(outlier.colour = "red",
                 outlier.shape = "square",
                 outlier.shsize = "5")

□ boxplot에 각 데이터 표시하기

# 기본형식
> +geom_jitter()

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_boxplot(...) +
    geom_jitter()

□ boxplot에 수평선 및 수직선 넣기

# 수평선
> +geom_hline(yintercept)
# 수직선
> +geom_vline(xintercept)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(…) +
    geom_boxplot(...) +
    geom_hline(yintercept = 숫자) +
    geom_vline(xintercept = 숫자)

■ Scatter Plot (산점도)

# 기본구조
> ggplot(data, aes, …) + geom_point()

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(aes(x = x인자, y = y인자)) +
    geom_point()

□ 데이터 각 포인트에 컬러 주기

# 모든 변수에 동일한 컬러 적용
> +geom_point(col = " ")
# 컬럼의 각 변수별로 다른 컬러 적용
> +geom_point(aes(col = "컬럼명"))

■ Line Chart (선 그래프)

# 기본구조
> ggplot(data, aes, …) + geom_line()

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(aes(x = x인자, y = y인자)) +
    geom_line(color = " ") # 라인 컬러 추가

■ Bar Chart (막대 그래프)

# 기본구조
> ggplot(data, aes, …) + geom_bar()

> df %>%
    ggplot(data, aes(x = x인자)) +
    geom_bar(fill = " ", # 막대 컬러 지정
             color = " ", # 막대 테두리 컬러 지정	
             width = " ", # 막대 너비 지정
             ...)

□ Bar Chart 막대 정렬

# 사용예시
> data %>%
    ggplot(aes(x = reorder(x인자, (asc/desc)))) +	
    geom_bar()

□ Bar Chart 막대 겹치기

• parameter
  • position : “identity” / …

■ Pie Chart (파이 차트)

• 막대그래프 후 coord_polar(…) 추가

# 사용예시
> ggplot(data, aes) +
    geom_bar() +
    coord_polar()

■ Histogram (히스토그램)

• parameter
  • bins : 막대의 개수(구간) 지정
  • binwidth : 막대의 폭 지정(나눌 범위)
  • fill : 막대 컬러 / 범주별로 컬러 다르게 하고자 하는 경우. (position = “identity”와 함께 써야 좋다)
  • col = 테두리 색깔
  • alpha : 막대의 투명도 (겹칠때 사용)

# 기본구조
> ggplot(aes(x)) +
    geom_histogram()		

# 사용예시
> df %>%		
ggplot(aes(…) +
    geom_histogram(bins = 숫자, binwidth = 숫자, fill = "컬러", col = "컬러", alpha = 숫자))

□ Histogram 그래프 겹치기

• parameter
  • position : “identity” / …

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(aes(x = x인자, fill = factor(변수)) +	
    geom_histogram(position = "identity"))

□ 막대 색깔 / 범례 수정

• parameter
  • value : 채우기 색상 지정
  • break : 범례 항목 지정
  • labels : 범례 타이틀

# 기본형식
> +scale_fill_manual(…)

# 사용예시
> df %>%
    ggplot(...) +
    geom_histogram() +
    scale_fill_manual(values = c("4" = "blue", "f" = "green"),
                      breaks = c("4", "f"),
                      labels = c("front-wheel", "rear-wheel"))