R 연속변수 시각화 - 상자그림 boxplot
변수 개수 변수 형태 그래프 일변량 연속형 데이터 히스토그램 (hist) 상자그림 (boxplot) 범주형 데이터 (명목형, 수치형) 막대 그래프 (barplot) 파이 차트 (pie) 점 차트 (dotchart) 다변량 연속형 데이터 산점도(행렬) (plot, pairs) 범주형 데이터 모자이크 플롯 (mosaicplot) ◎ 상자그림 boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, notch = FALSE, outline = TRUE, names, plot = TRUE, border = par("fg"), col = "lightgray", pars = list(boxwex = 0.8, staplewex = 0.5, outwex = 0.5), horizontal = FALS..
2021. 3. 30.
R 연속변수 시각화 - 히스토그램 hist
변수 개수 변수 형태 그래프 일변량 연속형 데이터 히스토그램 (hist) 상자 그래프 (boxplot) 범주형 데이터 (명목형, 수치형) 막대 그래프 (barplot) 파이 차트 (pie) 점 차트 (dotchart) 다변량 연속형 데이터 산점도(행렬) (plot, pairs) 범주형 데이터 모자이크 플롯 (mosaicplot) ◎ 히스토그램 hist(x, freq = NULL, probability = !freq, density = NULL, angle = 45, col = "lightgray", border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = T..
2021. 3. 24.
R 이산변수 시각화 - 모자이크 플롯 mosaicplot
변수 개수 변수 형태 그래프 일변량 연속형 데이터 히스토그램 (hist) 상자 그래프 (boxplot) 범주형 데이터 (명목형, 수치형) 막대 그래프 (barplot) 파이 차트 (pie) 점 차트 (dotchart) 다변량 연속형 데이터 산점도(행렬) (plot, pairs) 범주형 데이터 모자이크 플롯 (mosaicplot) ◎ 모자이크 플롯 mosaicplot(x, main = deparse1(substitute(x)), sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, sort = NULL, off = NULL, dir = NULL, color = NULL, shade = FALSE, cex.axis = 0.66, las = par("las"), border = NULL, .....
2021. 3. 21.
R 이산변수 시각화 - 파이차트 pie
변수 개수 변수 형태 그래프 일변량 연속형 데이터 히스토그램 (hist) 상자 그래프 (boxplot) 범주형 데이터 (명목형, 수치형) 막대 그래프 (barplot) 파이 차트 (pie) 점 차트 (dotchart) 다변량 연속형 데이터 산점도(행렬) (plot, pairs) 범주형 데이터 모자이크 그래프 (mosaicplot) ◎ 파이차트 pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, clockwise = FALSE, init.angle = if(clockwise) 90 else 0, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, lty = NULL, main = NULL, ...) x 양수값을 갖는 ..
2021. 3. 20.
R 이산변수 시각화 - 점차트 dotchart
변수 개수 변수 형태 그래프 일변량 연속형 데이터 히스토그램 (hist) 상자 그래프 (boxplot) 범주형 데이터 (명목형, 수치형) 막대 그래프 (barplot) 파이 차트 (pie) 점 차트 (dotchart) 다변량 연속형 데이터 산점도(행렬) (plot, pairs) 범주형 데이터 모자이크 그래프 (mosaicplot) ◎ 점차트 dotchart(x, labels = NULL, groups = NULL, gdata = NULL, cex = par("cex"), pt.cex = cex, pch = 21, gpch = 21, bg = par("bg"), color = par("fg"), gcolor = par("fg"), lcolor = "gray", xlim = range(x[is.finite(..
2021. 3. 18.
R 이산변수 시각화 - 막대그래프 barplot
변수 개수 변수 형태 그래프 일변량 연속형 데이터 히스토그램 (hist) 상자 그래프 (boxplot) 범주형 데이터 (명목형, 수치형) 막대 그래프 (barplot) 파이 차트 (pie) 점 차트 (dotchart) 다변량 연속형 데이터 산점도(행렬) (plot, pairs) 범주형 데이터 모자이크 그래프 (mosaicplot) ◎ 막대 그래프 barplot(height, width = 1, space = NULL, names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE, horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = par("fg"), main = NULL, sub = NULL, xlab = N..
2021. 3. 17.
R table 계열 함수 - 집계함수
> a = c('Kim', 'Lee', 'Park', 'Lee', 'Park', 'Kim', 'Kim') > b = c('M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M') > c = c('A', 'B', 'A', 'B', 'O', 'O', 'B') > df = data.frame(name=a, gender=b, blood=c) > df name gender blood 1 Kim M A 2 Lee F B 3 Park M A 4 Lee F B 5 Park M O 6 Kim F O 7 Kim M B 이름, 성별, 혈액형으로 구성되는 정보를 데이터프레임으로 만들어 이를 이용해 집계함수를 설명하려 한다. ◎ table() table( ... , exclude = if (useNA == "no") c(N..
2020. 11. 26.
R apply 계열 함수/replicate/sweep/aggregate
◎ apply 계열 함수 함수 적용 반환 apply() 행렬, 배열, 데이터프레임 벡터, 리스트, 행렬, 배열 lapply() 벡터, 리스트, 데이터프레임 리스트 sapply() 벡터, 리스트, 데이터프레임 벡터, 행렬, 배열 tapply() 리스트, 행렬 mapply() 벡터, 리스트, 행렬 apply() apply(X, MARGIN, FUN, ...) MARGIN 함수를 적용하는 방향 1은 행, 2는 열, c(1,2)는 행과 열 모두를 의미 FUN 적용할 함수 apply() 함수는 배열 or 행렬의 행/열 방향으로 동일한 특정 함수가 적용되도록 한다. 실행결과가 어떤 형태로 반환될 것인지는 데이터의 타입과 적용함수의 반환 값에 따라 바뀌며, 예상이 가능하다. > mat = matrix(1:12, 3,..
2020. 11. 16.
