13. R 함수를 이용한 데이터 시각화 1️⃣ (기본 그래픽 시스템)

데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 시각화는 복잡한 데이터를 간단하고 직관적으로 표현할 수 있는 도구로, R은 이러한 시각화를 위한 다양한 도구와 패키지를 제공합니다. 이번 글에서는 R에서 제공하는 기본 그래픽 시스템을 활용한 시각화 방법에 대해 살펴보겠습니다.

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데이터 시각화 도구 및 패키지

R에서 데이터 시각화는 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻기 위해 매우 중요한 단계입니다.

R은 다양한 시각화 도구와 패키지를 제공하며, 그 중에서도 기본 그래픽 시스템과 ggplot2 패키지가 가장 널리 사용됩니다.

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기본 그래픽 시스템

 

R의 기본 그래픽 시스템은 R에 내장된 함수들로 간단한 시각화를 빠르게 생성할 수 있습니다.

 

예시

# 기본 플롯 함수 사용 예시
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 7, 8, 5, 9)
plot(x, y, type = "o", col = "blue", xlab = "X 축", ylab = "Y 축", main = "기본 플롯 예시")

• plot(): 가장 기본적인 플롯을 그릴 수 있는 함수입니다.
• type: 그래프의 형태를 지정합니다. "o"는 점과 선을 모두 표시합니다.
• col: 색상을 지정합니다.
• xlab, ylab: 축의 라벨을 지정합니다.
• main: 그래프의 제목을 지정합니다.

기타 기본 함수들

• hist(): 히스토그램을 그릴 때 사용.
• boxplot(): 박스 플롯을 그릴 때 사용.
• barplot(): 막대 그래프를 그릴 때 사용.
• pairs(): 다중 변수 간의 산점도 행렬을 그릴 때 사용.

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ggplot2 패키지

 

ggplot2는 R에서 가장 널리 사용되는 시각화 패키지 중 하나로, 데이터 프레임과 함께 작동하며, 복잡한 그래프를 직관적으로 그릴 수 있습니다. ggplot2의 핵심 개념은 그래프를 층(layer)으로 쌓아 올린다는 것입니다.

 

예시: ggplot2를 사용한 기본 플롯

# ggplot2 패키지를 설치하고 로드
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# 데이터 준비
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(3, 7, 8, 5, 9))

# ggplot2로 플롯 생성
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() + # 점을 그리는 layer
  geom_line() +  # 선을 그리는 layer
  labs(title = "ggplot2 플롯 예시", x = "X 축", y = "Y 축") +
  theme_minimal() # 미니멀한 테마 적용

• ggplot(): ggplot2 패키지의 기본 함수로, 시각화를 위한 초기 객체를 생성합니다.
• aes(): 그래프의 aesthetics를 설정하는 함수로, x축과 y축에 어떤 변수를 사용할지 지정합니다.
• geom_point(): 점 그래프 layer를 추가합니다.
• geom_line(): 선 그래프 layer를 추가합니다.
• labs(): 그래프의 제목과 축 라벨을 설정합니다.
• theme_minimal(): 그래프의 테마를 설정하여 시각적 스타일을 변경합니다.

ggplot2의 장점

• 확장성: ggplot2는 다양한 geom (점, 선, 막대 등)과 facet (다중 그래프 분할) 등을 쉽게 조합할 수 있어, 복잡한 그래프도 간단하게 만들 수 있습니다.
• 일관성: 모든 그래프가 동일한 구조를 따르기 때문에, 처음엔 학습 곡선이 있을 수 있지만 익숙해지면 다양한 그래프를 쉽게 생성할 수 있습니다.
• 다양한 스타일: 여러 테마와 스타일을 적용하여, 논문이나 보고서 등에 적합한 시각화를 생성할 수 있습니다.

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기타 시각화 패키지

• lattice: 다차원 데이터를 시각화하는 데 유용한 패키지입니다. ggplot2 이전에 많이 사용되었으며, 여전히 특정 목적에 따라 사용됩니다.
• plotly: 인터랙티브한 그래프를 만들 때 유용한 패키지로, ggplot2와 호환되어 사용될 수 있습니다.
• highcharter: 인터랙티브 차트를 만들 수 있는 패키지로, 고급 시각화를 제공합니다.

이와 같이 R은 강력한 시각화 도구를 제공하며, 다양한 옵션을 활용하여 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

데이터의 특성과 목적에 따라 적절한 패키지와 함수를 선택하는 것이 중요합니다.

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기본 그래픽 시스템을 이용한 시각화 (Base Graphics)

R의 기본 그래픽 시스템은 R이 처음 개발될 때부터 사용된 가장 전통적인 방식으로, 다양한 종류의 그래프를 간단한 함수 호출로 생성할 수 있습니다.

이 시스템은 데이터 분석 과정에서 시각화를 빠르고 효율적으로 생성하는 데 유용합니다.

기본 그래픽 시스템의 주요 기능들을 자세히 살펴보겠습니다.

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기본 플롯 함수

R의 기본 그래픽 시스템에서는 다양한 플롯 함수를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 이들 함수는 특정 데이터 구조에 맞게 설계되어 있으며, 각 함수는 다른 유형의 그래프를 그립니다.

 

plot() 함수 :

 

R의 가장 기본적인 시각화 함수로, 데이터의 분포와 관계를 시각화합니다. 데이터의 유형에 따라 자동으로 적절한 그래프를 생성하며, 사용자 정의를 통해 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.

# 예시 데이터
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 7, 8, 5, 9)

# 산점도 (Scatter plot)
plot(x, y, main = "산점도", xlab = "X 축", ylab = "Y 축", col = "red", pch = 16)

# 밀도 함수 그래프
plot(density(x))

• main: 그래프의 제목을 설정합니다.
• xlab, ylab: X축과 Y축의 라벨을 설정합니다.
• col: 점의 색상을 지정합니다.
• pch: 점의 모양을 지정합니다. (16은 꽉 찬 원)

 

hist() 함수:

 

히스토그램(histogram)을 그려 데이터를 구간별로 나누어 빈도수를 시각화합니다.

# 히스토그램 생성
data <- rnorm(1000)  # 정규분포를 따르는 임의의 데이터 생성
hist(data, main = "히스토그램", xlab = "값", col = "lightblue", border = "black")

• col: 막대의 색상을 지정합니다.
• border: 막대의 테두리 색상을 지정합니다.

 

boxplot() 함수:

 

상자 그림(boxplot)을 그려 데이터의 분포, 중앙값, 사분위수를 시각화합니다. 이는 데이터의 이상치를 파악하는 데 유용합니다.

boxplot(x, main="Boxplot", ylab="Values")  # 상자 그림 생성

 

 

barplot() 함수:

 

막대 그래프(bar chart)를 그려 범주형 데이터를 시각화합니다.

barplot(table(categorical_data), main="Barplot", xlab="Categories", ylab="Frequency")  # 막대 그래프 생성

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축 및 레이블 조정

기본 그래픽 시스템에서는 그래프의 축과 제목, 레이블 등을 쉽게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 그래프의 가독성을 높이고, 데이터를 더 명확하게 전달할 수 있습니다.

• 축 레이블 지정: xlab과 ylab 인수를 사용해 각각의 축에 레이블을 붙일 수 있습니다.

plot(x, y, xlab="X축 레이블", ylab="Y축 레이블")

• 그래프 제목 지정: main 인수를 사용하여 그래프의 제목을 설정할 수 있습니다.

plot(x, y, main="그래프 제목")

• 축 범위 지정: xlim과 ylim 인수를 사용해 각각의 축에 대해 표시할 범위를 설정할 수 있습니다.

plot(x, y, xlim=c(0, 100), ylim=c(-50, 50))

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색상 및 기호

R의 기본 그래픽 시스템에서는 색상, 점의 모양, 선의 스타일 등을 쉽게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 그래프의 시각적 요소를 강화할 수 있습니다.

• 색상 설정: col 인수를 사용해 데이터 점이나 선의 색상을 지정할 수 있습니다.

plot(x, y, col="red")  # 빨간색 점 사용

• 기호 설정: pch 인수를 사용해 데이터 점의 모양을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, pch=19는 꽉 찬 원을 나타냅니다.

plot(x, y, pch=19)  # 꽉 찬 원을 사용

• 선 스타일 설정: lty 인수를 사용해 선의 스타일을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, lty=2는 점선(dashed line)을 의미합니다.

plot(x, y, type="l", lty=2)  # 점선으로 선형 그래프 그리기

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다중 플롯

하나의 그래픽 창에 여러 그래프를 배치하고 싶을 때는 par() 함수를 사용해 그래픽 창의 레이아웃을 설정할 수 있습니다. 이 기능은 비교 분석이나 여러 시각화를 동시에 보여줄 때 유용합니다.

• par(mfrow=c(n, m)): 이 코드를 사용하면 그래픽 창을 n행 m열의 그리드로 분할하여, 각 위치에 그래프를 그릴 수 있습니다.

par(mfrow=c(2, 2))  # 그래픽 창을 2x2 그리드로 분할
plot(x, y1)
plot(x, y2)
hist(y1)
boxplot(y2)

이 코드를 실행하면 하나의 창에 4개의 그래프가 배치되어 각각 다른 데이터를 시각화할 수 있습니다.

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이번 글에서는 R의 기본 그래픽 시스템을 활용하여 데이터를 시각화하는 다양한 방법을 알아보았습니다. 이 시스템은 단순하면서도 강력한 기능을 제공하여 데이터 분석의 초기 단계에서 매우 유용하게 사용할 수 있습니다. 다음 글에서는 R에서 가장 널리 사용되는 시각화 패키지인 ggplot2를 활용한 고급 시각화 기법에 대해 다룰 예정입니다.

감사합니다.