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1. 통계적 변환 - Bar chart - geom_bar()로 그릴수 있다. - diaond dataset : ggplot2에 있으며 약 54,000개의 다이아몬드 각각의 price, carat, color, clarity, cut과 같은 정보를 담고있다. - ex) ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) - 해당 차트는 x축으로 diamond 변수중 하나인 cut을 표시함 - y축으로 count를 표시하는데 count는 diamond의 변수가 아님! - count는 어디서 온걸까? -- 막대 그래프, 히스토그램,빈도 다각형은 데이터를 빈(bin)계급으로 만든 후 각 빈에 떨어지는 점들의 개수인 도수를 플롯 -- 평활 차트들은 데이터에 ..

1.기하 객체 -시작하기 앞서 두 플롯을 비교해보자. - 두 플롯은 동일한 x 변수, 동일한 y 변수를 포함한다. 즉, 동일한 데이터를 나타낸다. - 그러나 두 플롯은 같지 않다. --> 그 이유는 데이터를 표현하는 시각 객체가 다르기 때문이다. - 즉, ggplot2에서의 두 플롯이 다른 지옴을 사용한다는 의미이다. - 지옴은 데이터를 나타내기 위해 플롯이 사용하는 기하 객체(Geometric Object)를 의미한다. 2. Geom_ Function - 다음은 gpt-3.5를 바탕으로 geom함수에 대해 정리한 것이다. geom_functions = { "geom_abline": "기울기와 절편을 지정하여 직선을 그립니다.", "geom_bar": "막대 그래프를 그립니다. 범주형 데이터의 빈도를 시..

1. facet - https://ceulkun04.tistory.com/6 [R언어] [2] 심미성 매핑 1. 심미성 매핑 "그래프의 가장 큰 가치는 전혀 예상하지 못한 것을 보여줄 때이다." - 죤 튜키 https://ceulkun04.tistory.com/5 (R언어 [1] 강에서 displ과 hwy의 연관성을 비교해서 나타낸 산점도를 다시보자 ceulkun04.tistory.com - 2장에선 변수를 추가하는 방법으로 심미성을 이용하는 방법에 대해 알아보았다. - 또 다른 변수 추가 방법을 소개하고자 한다. - 범주형 변수에 특히 유용한 방법 -> 플롯을 면분할(Facet)으로 나누는 것 2. facet_wrap() #하나의 변수 - facet_wrap()의 첫 번째 인수로는 ~와 뒤에 변수 이름..

1. 심미성 매핑 "그래프의 가장 큰 가치는 전혀 예상하지 못한 것을 보여줄 때이다." - 죤 튜키 https://ceulkun04.tistory.com/5 (R언어 [1] 강에서 displ과 hwy의 연관성을 비교해서 나타낸 산점도를 다시보자) - 대부분의 데이터들은 우리가 예상했던 우하향을 보이지만 빨간점으로 표시한 부분들은 예상하지 못했다. - 해당 특이점을 확인해보기 위하여심미성(aesthetic)을 이용해보자. - 심미성(aesthetic)? : Plot 객체들의 시각적 속성 ----ex) : 점의크기, 색상, 모양 등등 - ex) 차종에 따라 색깔을 다르게 하여 그래프에 표시해보자! - Code ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ..