[R을 활용한 시각화] 3. ggplot2 (Scatter plot)

이번 포스팅에서는 ggplot2 패키지를 활용해서 다양한 Scatter plot을 그려보도록 하겠습니다.

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1. 실습 데이터 정의

# Convert cyl column from a numeric to a factor variable
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
head(mtcars)

<< Result >>
                   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

이번에 사용할 데이터는 R에 내장되어 있는 mtcars 데이터입니다.

분석을 위해서 cyl 변수를 factor 형으로 바꾸겠습니다. (4, 6, 8)

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2. 패키지 불러오기

library(ggplot2)

library 함수를 통해 먼저 ggplot2 패키지를 불러왔습니다.

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3. Scatter plot 꾸미기

# Basic scatter plot
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point()

가장 기본적인 Scatter plot입니다. geom_point 함수를 통해 그릴 수 있습니다.

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(1) Point size and type

# Change the point size, and shape
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
  geom_point(size=2, shape=23)

geom_point 함수안에 size와 shape를 변경해주면, 점의 크기와 모양을 변경할 수 있습니다.

# Change the point size
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + 
  geom_point(aes(size=qsec), shape = 7)

모든 동일한 사이즈가 아니고, 값의 크기에 따라 사이즈를 변경해줄 수도 있습니다.

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(2) Labeling

### Labeling
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
  geom_point() + 
  geom_text(label=rownames(mtcars))

다른 그래프와 마찬가지로 geom_text 함수를 통해 Point에 Labeling을 진행할 수 있습니다.

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(3) Regression Line

# Add regression line
geom_smooth(method="auto", se=TRUE, fullrange=FALSE, level=0.95)

Regression line은 geom_smooth 함수를 통해 그릴 수 있습니다.

se인자를 True를 추가하면 신뢰 구간이 추가로 그려지게 됩니다.

level은 신뢰구간의 신뢰도입니다.

# Add the regression line
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + 
  geom_point()+
  geom_smooth(method=lm)

# Remove the confidence interval
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + 
  geom_point()+
  geom_smooth(method=lm, se=FALSE)

# Loess method
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + 
  geom_point()+
  geom_smooth()

(4) Regression type and color change

# Change the confidence interval fill color
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + 
  geom_point(shape=18, color="blue")+
  geom_smooth(method=lm,  linetype="dashed",
              color="darkred", fill="blue")

Regression line을 점선으로 바꾸고, 신뢰구간을 blue로 채색하였습니다.

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(5) Point color with group

# Change point shapes, colors and sizes
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg, shape=cyl, color=cyl, size=cyl)) +
  geom_point()

shape, color, size에 factor인자를 넣으면, group별로 다른 point가 찍힙니다.

p <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg, color=cyl, shape=cyl)) +
  geom_point() + 
  geom_smooth(method=lm, se=FALSE, fullrange=TRUE)+
  theme_classic()
p
# Use brewer color palettes
p+scale_color_brewer(palette="Dark2")

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