[R] ggplot2

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ggplot2

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: ggplot2은 그래픽 문법에 기반한 R plotting 패키지로, 복잡한 그래픽을 쉽게 표현할 수 있는 강력한 툴

: 뉴질랜드 통계학자 Hadley Wickham이 개발

*Hadley는 강연의 참석자로부터 'R basic graphic에서 ggplot2으로 바꿔야 하나?'라는 질문을 받고,

'R basic graphic은 그림 그리기에 유리한 툴이지만, ggplot2은 그려진 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 훌륭한 시각화 툴이다'라고 답함

: ggplot2 패키지는 R뿐만 아니라, Python에서도 plotnine 패키지를 통해 ggplot2 사용 가능

: ggplot2의 시각화 작업은 손으로 직접 그래프를 그리는 과정과 흡사

1) ggplot() 메소드로 축을 그림

2) geom_boxplot()/geom_bar() 등의 메소드로 그래프를 그림

3) xlabs()/ylabs() 등의 메소드로 기타 옵션을 조절

R ggplot2 예제

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1. 산점도(Scatterplot)
# install.packages("ggplot2")                #ggplot2가 설치되지 않았다면, '#'을 지우고 설치
options(scipen=999)                           # 1e+48'과 같은 과학적 기수법을 사용하지 않음
library(ggplot2)                             
theme_set(theme_bw())                       #bw theme를 사전 설정
data("midwest", package = "ggplot2")    #'midwest' 데이터 로딩

#ggplot2 시작 (Scatterplot)
gg <- ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) + 
  geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) + 
  geom_smooth(method="loess", se=F) + 
  xlim(c(0, 0.1)) + 
  ylim(c(0, 500000)) + 
  labs(subtitle="Area Vs Population", 
       y="Population", 
       x="Area", 
       title="Scatterplot", 
       caption = "Source: midwest")

plot(gg)

2. 분기막대(Diverging bars)
library(ggplot2)
theme_set(theme_bw())  

data("mtcars")                                        #'mtcars' 데이터 로딩
mtcars$`car name` <- rownames(mtcars)      #'car names'의 새로운컬럼 생성 
mtcars$mpg_z <- round((mtcars$mpg - mean(mtcars$mpg))/sd(mtcars$mpg), 2)        #표준화 작업
mtcars$mpg_type <- ifelse(mtcars$mpg_z < 0, "below", "above")
mtcars <- mtcars[order(mtcars$mpg_z), ]  # sort
mtcars$`car name` <- factor(mtcars$`car name`, levels = mtcars$`car name`)               #플로팅에 나타날 정렬화 작업

#ggplot2 시작 (Diverging bars)
ggplot(mtcars, aes(x=`car name`, y=mpg_z, label=mpg_z)) + 
  geom_bar(stat='identity', aes(fill=mpg_type), width=.5)  +
  scale_fill_manual(name="Mileage", 
                    labels = c("Above Average", "Below Average"), 
                    values = c("above"="#00ba38", "below"="#f8766d")) + 
  labs(subtitle="Normalised mileage from 'mtcars'", 
       title= "Diverging Bars") + 
  coord_flip()

#아래 링크에서 ggplot2으로 그리는 50가지 종류의 R 소스코드 제공

http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html

1. Correlation

   • Scatterplot
   • Scatterplot With Encircling
   • Jitter Plot
   • Counts Chart
   • Bubble Plot
   • Animated Bubble Plot
   • Marginal Histogram / Boxplot
   • Correlogram

2. Deviation

   • Diverging Bars
   • Diverging Lollipop Chart
   • Diverging Dot Plot
   • Area Chart

3. Ranking

   • Ordered Bar Chart
   • Lollipop Chart
   • Dot Plot
   • Slope Chart
   • Dumbbell Plot

4. Distribution

   • Histogram
   • Density Plot
   • Box Plot
   • Dot + Box Plot
   • Tufte Boxplot
   • Violin Plot
   • Population Pyramid

5. Composition

   • Waffle Chart
   • Pie Chart
   • Treemap
   • Bar Chart

6. Change

   • Time Series Plots

     • From a Data Frame
     • Format to Monthly X Axis
     • Format to Yearly X Axis
     • From Long Data Format
     • From Wide Data Format
   • Stacked Area Chart
   • Calendar Heat Map
   • Slope Chart
   • Seasonal Plot

7. Groups

   • Dendrogram
   • Clusters

8. Spatial

   • Open Street Map
   • Google Road Map
   • Google Hybrid Map

#Reference

1) http://freesearch.pe.kr/archives/3134

2) https://wikidocs.net/33913

3) http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html

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