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R studio에 내장되어 있는 iris 데이터를 이용하여 간단한 막대그래프를 그려보겠습니다. iris 데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 이 데이터를 이용해 species에 따라 Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width의 평균을 내고 이를 각각의 막대그래프로 그려보겠습니다. 먼저 iris 데이터를 불러와서 iris_data라고 명명하겠습니다. 그 다음으론 species 그룹별로 각각의 평균을 구해줍니다. 이 데이터를 iris_sl_mean이라고 명명하겠습니다. 저장할 데이터명 % group_by(종속변수) %>% summarise_all(mean) 저장할 데이터명 라고 입력해줍니다. 만약 평균뿐만 아니라 그룹별로 표준편차도 알고 싶다면, 다음과..

2020년 1월 서울과 부산의 평균, 최저, 최고 기온 데이터를 이용해 산점도를 그려보겠습니다. 기본적인 산점도를 그리는 방법은 아래의 포스팅을 참고해주세요. https://statti.tistory.com/10 [R Studio] 산점도 그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 R studio에서 산점도와 꺽은선 그래프를 그려보려고 합니다. 산점도와 꺽은선 그래프를 그릴 데이터로는 서울의 2020년 일 기온 데이터(평균 기온, 최저 기온, 최고 기온)를 이용해 보겠습니 statti.tistory.com https://statti.tistory.com/12 [R Studio] 산점도/꺽은선 그래프 중첩해서 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞서 다운받은 2020..

저번 포스팅에서 산점도와 꺽은선 그래프를 중첩해서 그리는 방법을 알아보았습니다. 기본적인 산점도를 그리는 방법에 대해서는 이전 포스팅을 참고해주세요. https://statti.tistory.com/10 [R Studio] 산점도 그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 R studio에서 산점도와 꺽은선 그래프를 그려보려고 합니다. 산점도와 꺽은선 그래프를 그릴 데이터로는 서울의 2020년 일 기온 데이터(평균 기온, 최저 기온, 최고 기온)를 이용해 보겠습니 statti.tistory.com https://statti.tistory.com/12 [R Studio] 산점도/꺽은선 그래프 중첩해서 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞서 다운받은 2020년 1월 ..

2020년 1월 서울과 부산의 평균, 최저, 최고 기온 데이터를 이용해 R Studio로 꺽은선 그래프를 만들어 보려고 합니다. 먼저 tidyverse와 ggplot2 패키지를 불러옵니다. library(tidyverse) library(ggplot2) 그 다음 다음의 기온 데이터를 불러옵니다. read_csv()를 이용합니다. 불러온 데이터는 temp_sb라고 저장하겠습니다. 먼저 앞서 배운대로 중첩된 꺽은선 그래프를 그려줍니다. 그 내용은 아래 포스팅을 참고하세요. https://statti.tistory.com/13 [R Studio] 꺽은선 그래프 여러개 중첩해서 그리기2(심화)(feat. ggplot2) 저번 포스팅에서 산점도와 꺽은선 그래프를 중첩해서 그리는 방법을 알아보았습니다. 오늘은 좀 ..

R Studio에 내장되어 있는 데이터인 iris 데이터를 불러와서 일원분산분석(one-way ANOVA)을 실행해보겠습니다. iris_data로 불러옵니다. iris 데이터는 다음과 같이 Sepal.Lenght, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width, Species로 구성되어 있습니다. 따라서, Species에 따라 Sepal.Length에 차이가 있는지 분산분석을 통해 알아보겠습니다. 먼저 shapiro.test()를 통해 정규성을 만족하는지 알아봅니다. 세가지 방법으로 알아볼 수 있습니다. 각각의 Species에 대해 서로 다른 방법으로 정규성을 만족하는지 검정해보겠습니다. 가장 편한 방법을 쓰시면 됩니다. 첫번째는 subset() 함수를 이용해 iris_data에서..

저번 포스팅에서 산점도와 꺽은선 그래프를 중첩해서 그리는 방법을 알아보았습니다. 오늘은 좀 더 심화과정으로 꺽은선 그래프를 선의 색깔과 선의 모양 두개 모두를 달리해서 그려보겠습니다. 저번처럼 기상자료개방포털에서 2020년 1월의 서울과 부산의 평균 기온, 최고 기온, 최저 기온 데이터를 다운받아 이용해보겠습니다. 데이터는 다음과 같이 지역(location)과 기온(temp.type)으로 나눠서 정리해줍니다. tidyverse 패키지를 불러옵니다. library(tidyverse)를 입력해줍니다. 그 후 데이터를 불러옵니다. 저는 이 데이터를 temp_sb라고 불러오겠습니다. 그런 다음 ggplot()을 이용해 꺽은선 그래프를 그려줍니다. ggplot(데이터명, aes(x축 변수명, y축 변수명, gro..

앞서 다운받은 2020년 1월 서울의 평균 기온, 최고 기온, 최저 기온 데이터를 이용해 산점도 그래프를 그려보겠습니다. ggplot2를 이용해 산점도 그래프를 중첩해서 그리려면 다음과 같이 Temp.type 열을 만들어 분류하는 식으로 데이터를 정리해주는 것이 좋습니다. 이 데이터를 R Studio에서 불러옵니다. 저는 Temperature2라고 불러오겠습니다. 산점도 그래프를 중첩시킬 때 2가지 형태로 중첩시킬 수 있습니다. 첫번째는 색깔로 구분하는 것이고, 두번째는 점의 모양으로 구분하는 것입니다. 먼저, 색깔로 구분되는 그래프를 만들어보겠습니다. ggplot(데이터명, aex(x축 변수명, y축 변수명, color=구분할 변수명)) + geom_point()를 입력해줍니다. 입력하면 다음과 같은 ..

다음은 2020년 1월 서울의 평균 기온 데이터를 이용해 꺽은선 그래프(line graph)를 그려보겠습니다. 산점도를 그릴 때처럼 ggplot()을 이용합니다. ggplot(data=데이터명, aes(x축으로 이용할 변수명, y축으로 이용할 변수명, group=1)) + geom_line()을 입력합니다. 날짜마다 평균 기온 값이 1개이므로 group=1이라고 적어줍니다. 그러면 다음과 같은 그래프가 나타납니다. 더보기 오류 : Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic? ggplot 함수를 사용하기 전에 group을 설정하지 않으면 다음과 같은 오류가 나타나면서 그래프가 제대로 만들어지지 ..