통계/R
[R] ggplot2로 쉽게 데이터 시각화하기
MKKM
2023. 8. 18. 20:06
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데이터 시각화는 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. R 언어는 이러한 작업을 위한 강력한 도구를 제공하며, 오늘은 R의 기본적인 데이터 시각화 방법을 함께 알아보겠습니다.
목차
1. ggplot2 설치하기
ggplot2는 R의 데이터 시각화 패키지 중 하나로, 다양한 그래픽 기능을 제공합니다.
install.packages("ggplot2")
2. 데이터 로드하기
데이터 시각화를 시작하기 전, 분석하고자 하는 데이터를 R 환경에 로드해야 합니다. 여기서는 R에 기본적으로 내장된 mtcars
데이터셋을 활용해보겠습니다.
data(mtcars)
head(mtcars)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
mtcars
는 1974 Motor Trend US magazine에서 발표된 자동차 모델 32개의 여러 특성을 담고 있습니다.
3. 간단한 산점도 그리기
ggplot2
패키지를 사용하면, 다양한 시각화 기법을 쉽게 적용할 수 있습니다. 여기서는 mtcars
데이터셋의 연비(mpg)와 마력(hp) 간의 관계를 산점도로 그려보겠습니다.
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) +
geom_point() +
ggtitle("HP vs. MPG in mtcars dataset") +
xlab("Horse Power") +
ylab("Miles per Gallon")
이 그래프는 마력(hp)이 증가함에 따라 연비(mpg)가 어떻게 변화하는지를 시각적으로 보여줍니다.
결론
R과 ggplot2를 활용하면, 복잡한 데이터도 직관적이고 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이 글을 통해 R에서 데이터를 로드하고 간단한 시각화를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 앞으로도 R을 활용한 다양한 데이터 분석 및 시각화 방법을 계속해서 소개하겠습니다.
예제코드를 첨부하였습니다.
아래 포스팅도 참고해 보세요! ▶ [R] 데이터 정렬 방법 ▶ [R] 그룹별 합계와 평균 계산 ▶ [R] 두 데이터 합치는 법 |
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