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[R] 시각화 - 원형차트, 양방향 barplot
R 2022. 1. 27. [R] 시각화 - 원형차트, 양방향 barplot 원형 차트 coord_polar(theta = 'y',start=0) week_cnt
[R] 시각화 - ggplot
R 2022. 1. 27. [R] 시각화 - ggplot ggplot install.packages('ggplot2') library(ggplot2) ggplot(data=sql,aes(x=name,y=grade))+ geom_bar(stat='identity',fill='pink',colour="red") #stat='identity' : y축에 명시한 값을 기준으로 그래프를 표현 1) geom_bar ggplot(data=sql,aes(x=name,y=grade))+ geom_bar(stat='identity',fill="pink",colour="red")+ labs(title='SQL점수',x='학생이름',y='점수')+ theme(plot.title = element_text(face="bold",color = "darkblue",hjust = 0.5)..
[R] 시각화 - histogram, box plot
R 2022. 1. 27. [R] 시각화 - histogram, box plot histogram(his) : 연속형 자료가 모여있는 위치나 자료의 분포에 관한 대략적인 정보를 파악하는 그래프 하지만 구체적인 수치정보를 알 수 없다 right=F : 이상~미만 right=T : 초과~이하 hist(cost,breaks=seq(50,110,by=10),right=F,col=rainbow(7),ylim =c(0,20),labels=T) box plot : 최솟값, 제1사분위수, 중앙값, 제3사분위수,최댓값의 다섯가지 요약수치 등을 파악할 수 있는 그래프 이상치 데이터를 확인할 수 있다 boxplot(cost,horizontal=T) 1.중앙값(median) mean(cost) ≠ median(cost) 1-1) 관측값을 크기순으로 정렬(오름차순) 1-2) 관측값의 개수를 센다(n) n=..
[R] cut
R 2022. 1. 27. [R] cut cut : 연속형 변수를 범주형 변수로 변환하는 함수 cut(데이터,breaks = seq(최솟값,최댓값,by=간격),right=F/T) cut(score,breaks = seq(60,100,by=10),right=F) #right=F : (60,70] 60이상 70미만 cut(score,breaks = seq(60,100,by=10),right=T) #right=T : [60,70) 60초과 70이하 x
[R] 빈도표 문제2
R 2022. 1. 26. [R] 빈도표 문제2 [문제167] 조사된 데이터 값들이 있습니다. 도수분포표를 만드세요. 90 88 78 65 80 94 69 72 83 64 95 68 87 69 82 91 63 70 81 67 계급 도수 누적도수 90점이상 4 4 80점이상~90점미만 6 10 70점이상~80점미만 3 13 60점이상~70점미만 7 20 1) 데이터 입력하기
[R] reshape2::melt,dcast
R 2022. 1. 26. [R] reshape2::melt,dcast install.packages("reshape2") library(reshape2) reshape2::melt(데이터,id='기준') : 컬럼이 많은 형태(wide)를 세로방향으로 긴(long) 형태로 변경하는 함수 기본데이터 reshape2::melt(fruits,id='year') reshape2::melt(fruit,id=c('year','name')) reshape2::dcast(데이터,행~열) : long(세로)을 wide(가로) 형태로 변경하는 함수 m% dplyr::group_by(year)%>% dplyr::summarise(qty=sum(qty),price=sum(price)) dcast(m,year~variable,sum)
[R] 시각화 - 산점도 그래프(scatter plot)
R 2022. 1. 25. [R] 시각화 - 산점도 그래프(scatter plot) 산점도(scatter plot) : 데이터를 점으로 표시하여 흩뿌리듯이 시각화한 그래프 데이터의 실제값들이 표시되므로 분포를 한눈에 살펴보는데 유용하다. x-y plotting plot(x=women$height,y=women$weight, xlab = '키',ylab='몸무게', main='여성의 키와 몸무게',sub='미국 70년대 기준', type='b',lty=2,lwd=2,pch=7,cex=2,col="darkblue") +) type p:점 / l:선 / b:점&선 / c: b의 선 / o:점위에 선 / h:수직선 / s:계단형 / n:나타내지 않음 lty 선의 유형(0~6) lwd 선의 굵기 (기본값 1) pch 점의 종류 axis : x축과 y축을 생성하는 함수 #산점도 그래프(x축,y축 ..
[R] bar plot 문제(실제 데이터 사용)
R 2022. 1. 25. [R] bar plot 문제(실제 데이터 사용) [문제163] 구별 진료과목별 병원현황을 그룹형 막대그래프로 시각화 해주세요. data
[R] 시각화 - stacked/group bar plot
R 2022. 1. 25. [R] 시각화 - stacked/group bar plot x1
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