Ggplot2를 사용하여 R에서 이변량 시각화 만들기

ggplot2를 사용하여 R에서 시각화를 만드는 것은 데이터를 탐색하고 이해하는 강력한 방법이 될 수 있습니다. 일반적인 시각화 유형 중 하나는 두 변수 사이의 관계를 검사할 수 있는 이변량 도표입니다.

이 자습서에서는 ggplot2를 사용하여 R에서 이변량 시각화를 생성하는 방법을 배웁니다. 이 블로그에서는 특히 LuckyTemplates에서는 수행하기 어렵지만 R에서는 쉽게 수행할 수 있는 시각화 에 중점을 둘 것입니다.

목차

• 개요
• R의 다양한 이변량 시각화
  • 상관 관계를 보여주는 R의 시각화
  • 쌍별 관계를 보여주는 R의 시각화
• 결론

개요

이 자습서에서는 세 가지 주요 주제에 대해 설명합니다. 그룹별로 변수 분포를 시각화하는 방법과 상관 관계 및 쌍별 관계를 시각화하는 방법을 배웁니다.

쌍별 관계는 주어진 데이터 세트의 각 변수 쌍 간의 관계를 나타냅니다.

이 자습서에서는 ggplot2 패키지를 다운로드해야 합니다 . 완료되면 빈 R 스크립트를 열고 tidyverse 및 GGally 라는 두 개의 라이브러리를 가져옵니다 .

GGally는 ggplot2의 확장입니다. 기하학적 개체를 변환된 데이터와 결합하는 복잡성을 줄이기 위해 만들어졌습니다.

R의 다양한 이변량 시각화

이변량 시각화는 두 변수 사이의 관계를 보여줍니다.

예를 들어 도시와 고속도로 간의 관계를 보여주는 시각화를 만들어 보겠습니다. ggplot( ) 함수를 사용한 후 적절한 데이터를 할당 해야 합니다 .

그런 다음 geom_point () 함수를 사용하여 산점도를 생성합니다 .

상관 관계를 보여주는 R의 시각화

ggcorr () 함수는 변수 간의 상관 관계를 시각화하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 가장 낮은 상관 관계 값에서 가장 높은 상관 관계 값이 표시된 열 지도가 생성됩니다. 레이블을 표시할 인수를 추가하여 시각화를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

쌍별 관계를 보여주는 R의 시각화

쌍별 도표의 경우 ggpairs( ) 함수를 사용해야 합니다 .

이 예제의 데이터 프레임에는 큰 데이터 세트가 포함되어 있으므로 먼저 숫자 값만 표시하도록 필터링해야 합니다. 그렇지 않으면 결과에 오류가 표시됩니다.

데이터를 필터링하려면 파이프 연산자와 select_if( ) 함수를 사용하십시오.

플롯 탭 에서 코드에 의해 생성된 쌍별 시각화를 볼 수 있습니다. 각 변수 간의 그래프와 상관관계 값도 확인할 수 있습니다.

쌍별 도표로 수행할 수 있는 또 다른 작업은 시각화를 강화하기 위해 추가 요소를 추가하는 것입니다. 다른 변수를 추가하고 데이터의 색상을 변경할 수 있습니다.

이 경우 드라이브 열이 코드에 추가되고 미적 매핑 기능이 사용되어 색상이 변경됩니다.

코드를 실행하면 플롯에 산점도와 드라이브별 상관 관계 값이 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 대각선은 각 드라이브에 따른 분포도 보여줍니다.

결론

히스토그램, 산점도 및 박스 플롯과 같이 강력하고 통계적으로 뒷받침되는 시각화를 생성하려면 GGally와 함께 ggplot2를 사용하는 것이 좋습니다.

ggplot2와 같은 다양한 시각화 패키지와 함께 R 프로그래밍 언어를 사용하면 사용자가 변수 간의 관계와 상관 관계를 보여주는 시각화를 구축할 수 있습니다.

GGally는 복잡성을 줄이는 여러 기능을 보강하여 ggplot2를 확장합니다. LuckyTemplates에서 이변량 및 다변량 시각화를 만들려고 하면 문제가 될 것입니다. 그러나 R 프로그래밍 언어에서는 필요한 통계 플롯에 도달하기 위해 한 줄의 코드만 작성하면 됩니다.

모두 제일 좋다,

조지 마운트