시각화를 배우고 정리합니다

​ R로만드는 데이터시각화 :: 기본예제 - data import [ 데이터파일 로드하기 ] 오늘 살펴볼 것은 R에서 데이터를 불러오는 과정입니다. csv, xlsx, spss등 다양한 형식에 맞추어 데이터를 불러오는 과정에대해서 꼼꼼하게 정리해두는 것이 좋을 것 같습니다^^ data import ▶구획문자로 구분된 텍스트 데이터파일 불러오기 exampleCSV

R로만드는 데이터시각화 : 공간시각화rMaps를 이용하여 Leaflet map그리기 오늘 소개할 것은R로 인터렉티브한 지도를 그리는 과정입니다. 이전 포스팅에서네이버지도를 이용하여 시각화했던적이 있는데요~이번에는 rMaps를 이용한 시각화를 소개할까합니다. 이해를 돕기위해 결과물의 모습을짧은 영상으로 업로드 했습니다. 오늘 예제에 사용할패키지를 설치하는 것으로 시작하겠습니다. library(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') install_github('rMaps', 'ramnathv') 설치가 완료된 패키지들을로드합니다. library(rMaps) library(rCharts) 올바르게 설치되었다면아래사진처럼 문제없이 로드 됩니다. 만들고자하는 맵의 위..

R로하는 데이터시각화 -데이터멍잉 응용전통시장과 대형마트의 육류 가격차이를 살펴보기 지난 포스팅에서 데이터멍잉[data munging]에 대해살펴보고 기본적인 예제를 살펴보았었는데요~ [ 데이터멍잉의 시작 - tapply, by, aggregate 바로가기 ] 이번 포스팅에서는 기본예제에서 알아본함수들을 활용하여 전통시장과 대형마트의 육류가격 차이를 직접 구해보고자 합니다.^^ market_price

​ R로하는 데이터시각화 :: 데이터멍잉 - tapply, aggregate, by R을 활용하여 데이터시각화를 하면서 꼭 필요한 부분이 바로 ‘데이터 멍잉＇입니다. 데이터 멍잉[data munging]이 무엇인지 알아보야야 하는데요~ 멍잉[munging] : 전처리, 파싱, 필터링과 같이 데이터를 이리저리 핸들링하는 것 즉, 데이터 멍잉이란 목적에 맞게 데이터를 여러가지 방법으로 다듬는 과정이라고 생각할 수 있겠습니다^^ 오늘은 이런 데이터멍잉의 방법으로 tapply, by, aggregate 함수를 적용해보려고 합니다. ** 이번예제는 R로하는데이터시각화의 예제를 바탕으로 진행됨을 알려드립니다. ** 저 역시 R을 공부하기 전까지는 일일이 엑셀을 이용하여 데이터를 이리저리 바꾸곤 했었습니다. (물론 ..

R로 만드는 시각화 :: 기본예제 2R의 반복구문 3가지 첫 번째 반복구문 형태 repeat의 형태를 예제를 통해서살펴보도록 하겠습니다. ## repeat > a repeat{ if(a>110) break else { print(a); a a while(a for(i in seq(from = 100, to = 110, by = 2)) { print(i) } 첫 번째 코드의 결과부터 살펴보겠습니다. 두 번째 홀수를 구하는 구문의결과는 아래사진과 같습니다. 이처럼 for구문으로는 보다 간결하게다양한 기능을 이용할 수 있습니다.^^

apply() apply()로 데이터를 다루는 내용 > d d [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 > apply(d, 1, sum) [1] 12 15 18 > apply(d, 2, sum) [1] 6 15 24 > apply(iris[,1:4], 1, sum) [1] 10.2 9.5 9.4 9.4 10.2 11.4 9.7 10.1 8.9 9.6 10.8 10.0 9.3 8.5 11.2 12.0 11.0 10.3 11.5 10.7 10.7 10.7 9.4 10.6 [25] 10.3 9.8 10.4 10.4 10.2 9.7 9.7 10.7 10.9 11.3 9.7 9.6 10.5 10.0 8.9 10.2 10.1 8.4 9.1 10.7 11.2 9.5 10...

> sex sex [1] m Levels : m f >nlevels(sex) [1] 2 >levels(sex) [1] "m", "f" > 단계를 정해야하는 경우 >ordered(c("a", "b", "c")) [1] a b c Levels : a factor(c("a", "b", "c"), ordered=TRUE) [1] a b c Levels : a < b < c 예제는 를 참고하였습니다.요인 Factor은, 범주화 변수를 위한 데이터입니다. nlevels()로 몇 줄이 있는지를 파악할 수 있으며levels()로 살펴볼 수도 있습니다. 또한 ordered()로 범주의 단계(순서)를설정해줄 수 도있습니다.

R로만드는 데이터시각화 :: ggplot2배우기 Processing공부에 몰입하다보니R포스팅이 뜸했습니다 ㅠㅠ 오늘은 ggplot2배우기 에 이어서ggplot2에 대한 기본적인 내용을 살펴볼까 합니다.(**오늘 사용되는 예제는 전희원님의 ggplot2 tutorial을 참고하였습니다.) 들어가기에 앞서, 한 문장으로 ggplot2의 느낌을살펴볼 수 있는 글이 있어서 적어봅니다^^ 기본 그래픽 시스템은 그림을 그리기 위해 좋은 툴이지만ggplot2는 데이터를 이해하는 데 좋은 시각화 툴이다.- Hadley Wichham library(ggplot2)ggplot2라이브러리를 불러옵니다.*없으시다면, install.packages("ggplot2") 오늘 예제에서 사용할 데이터는R에 내장되어있는, 'iris'..

R로 만드는 데이터시각화 :: ggmap - 항공노선 시각화 인상깊었던 TED 강의 중하나가 바로[Aaron Koblin: Visualizing ourselves ... with crowd-sourced data]였습니다. [사진: 아론코블린 홈페이지] 아론코블린이 TED강연에서 보여준 시각화입니다.이 시각화 직관적으로 미 항공노선의 패턴을 이해할 수 있는데요~ 일일이 공항의 이름, 비행기 출도착 시간, 횟수 등을 들여다보지 않아도'미국 항공의 비행패턴'에 대해 살펴볼 수 있도록 해줍니다.^^ 그런데 최근 R공부를 하던 중, 한 블로그에서 이와 관련한 예제를 보게 되었습니다. [wsyang.com 블로그] 이 블로그에서는 openflights.org 라는 사이트도 함께 소개해주었는데요~전 세계 공항, 항..

R로하는 데이터시각화 :: 네이버지도를 이용한 공간시각화 이번에 도전해 본 것은 서울공공데이터포털의 자료를이용하여 네이버 맵 위에 그려보는 것 입니다. http://freesearch.pe.kr/의 예제를 바탕으로작성된 글임을 먼저 밝혀둡니다.글 1. 데이터 다운로드 이번에 시각화 해 볼것은앞서 말씀드린 것 처럼, 서울공공데이터포털의 자료입니다. 이곳에서 데이터를 다운로드받은 뒤,불필요한 항목들은 지워버렸습니다. 그래서 아래와 같은 항목만 남겨두었습니다. 정리 된 데이터파일입니다. 이번 예제에서 사용되는 라이브러리는'ggmap'과 'ggplot2'입니다. library(ggplot2)library(ggmap)설치를 한뒤, 라이브러리를 불러옵니다. wifizone