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오늘은 table plot에 대해 다뤄 볼까 합니다 


table plot은 개체 수가 큰 데이터에 대한 시각화 하기에 알맞은 플롯으로서


R에서 tableplot이라는 함수를 사용합니다.


일단 패키지 설치와 라이브러리 호출, 사용할 데이터프레임을 호출하도록 하겠습니다.


install.packages("tabplot")

library("tabplot")

require(ggplot2)

data(diamonds)


tabplot이라는 패키지를 설치하셔야 합니다. 그리고 diamonds 라는 데이터프레임이 ggplot2패키지 안에 있기 때문에, 


require(ggplot2) 를 통해 호출해줍니다.


diamonds 데이터프레임이 어떤 형태인지 head(diamonds) 를 통해 확인해 봅시다.


1.png 


carat 은 다이아몬드의 크기

cut 은 단면의 질

color 는 다이아몬드 색상등급

clarity 는 투명도 등급

price 는 가격을 나타내는 데이터 프레임 같습니다.

x, y, z는 다이아몬드의 길이를 나타내는 것 같군요.



 tableplot(diamonds) 


를 통해 그래프가 어떤식으로 그려지는 확인해 봅시다. 


모든 변수들에 대하여 plot을 그려준것을 확인 할수 있고, carat 기준으로 정렬되어 있는것도 확인 하실 수 있습니다. :)


정렬은 내림차순 기준입니다.!


2.png 


이제 변수를 carat, cut, color, clarity, price 만 선택해서 그려보도록 하죠.


tableplot(diamonds, select=c(carat, cut, color, clarity, price), sortCol=price) 


select 옵션을 통해 사용할 변수를 선택하고, sortCol을 통해 정렬할 기준 변수를 선택합니다.



3.png 



이 그래프를 통해 확연하게 눈에 들어오는 점은 carat과 가격간의 상관관계입니다.


당연한 얘기이지만, carat이 커질수록 가격도 비싸지는 모습을 볼수 있습니다.


색상으로 정렬해 봅시다 ! (sortCol=color)

역시 색상도 등급이 높으면 높을수록 가격이 비싸지는 군요!

4.png 


cut등급이 ideal 이고 price가 5000이하인 데이터프레임만 가져와서 그래프를 그리고 싶을때에는

아래 코드를 사용하시면 됩니다.

 tableplot(diamonds, subset=price < 5000 & cut=='Ideal',select=c(carat, cut, color, clarity, price), sortCol=color)


5.png




이번엔 색상도 지정해 봅시다!


 tableplot(diamonds,select=c(carat, cut, color, clarity, price), pals=list(cut="Set1", color="Paired", clarity=grey(seq(0, 1,length.out=7))), numPals=c(carat="Greens", price="Purples"),sortCol=color)


현재 diamonds 데이터프레임 안에 price와 carat만 연속형 변수이고, 나머지 변수는 범주형 변수 입니다.


tableplot내에서 연속형이냐 범주형이냐에 따라 색상을 따로 지정해 줄 수 있습니다.


범주형인 경우에는 pals 옵션, 연속형인경우에는 numPals 를 통해 색상을 지정해줄수 있습니다.


6.png





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