RLab_chap05(단일변수 자료의 탐색) 2020-10-29 | lab03~lab04

 

단일변수 연속형 자료의 탐색

 

lab03

# 1.막대차트 시각화
# (1)세로막대차트
char_data <- c(305, 450, 320, 460, 339, 480, 380, 520)
char_data
names(char_data) <- c("2016 1분기","2017 1분기","2016 2분기","2017 2분기","2016 3분기","2017 3분기","2016 4분기","2017 4분기")
# 세로막대차트 : 기본속성
barplot(char_data, ylim = c(0,600), col = rainbow(8), main = "2016년도 vs 2017년도 분기별 매출현황비교")

# (2)가로막대차트
barplot(char_data, xlim = c(0,600),horiz =TRUE, col = rainbow(8), main = "2016년도 vs 2017년도 분기별 매출현황비교")

# red와 blue색상 4회 반복
barplot(char_data, xlim = c(0,600),horiz = TRUE, xlab = "매출액(단위:만원)", ylab ="년도별 분기현황",space =2, cex.names = 0.8, col = rep(c(2,4),4))

# 1:검정, 2:빨강, 3:초록, 4:파랑, 5:하늘색, 6:자주색, 7:노랑색
data()
VADeaths

par(mfrow=c(1,2)) # 1행 2열 그래프 보기
barplot(VADeaths, beside = T, col = rainbow(5), main = "미국 버지니아주 하위계층 사망비율")

barplot(VADeaths, beside = F, col = rainbow(5), main = "미국 버지니아주 하위계층 사망비율
        ",font.main=4)

# 2.점 차트 시각화
par(mfrow=c(1,1)) #1행 1열 그래프 보기
help("dotchart")
dotchart(char_data, color = c("green", "red"),lcolor="black", pch = 1:2, labels = names(char_data), xlab = "매줄액", main = "분기별 판매현황 점차트 시각화", cex =1.2)

# 3. 파이 차트 시각화
pie(char_data ,labels = names(char_data), border = "blue", col = rainbow(8),cex=1.2, title("2016~2017년도 분기별 매출현황"))

 

lab04

# 히스토그램 : 연속형 데이터를 구간별로 나타내주는 그래프프

cars
class(cars)
#자동차의 재동거리만 dist라는 변수에 담기
dist <- cars[,2]
hist(
  x = dist,
  breaks = 5,        #구간의 개수
  col = "green",     #막대의 색깔깔
  border = "blue",   #막대의 테두리 색깔
  xlab = "재동거리", #x축 레이블
  ylab = "빈도 수",  #y축 레이블
  ylim = c(0,20),
  las = 1,           #x축의 글씨 방향(0~3) 0은가로, 2는 세로
  main = "재동거리"  #제목
)

# 지진의 강도
quakes
mag <- quakes$mag
mag
hist(mag,
     main = "지진발생강도의 분포",
     xlab = "지진 강도",
     ylab = "지진 발생 건수",
     col = rainbow(10))
hist(mag,
     main = "지진발생강도의 분포",
     xlab = "지진 강도",
     ylab = "지진 발생 건수",
     col = rainbow(10),
     breaks = seq(4, 6.5, by=0.5)) #4부터 6.5까지 0.5간격으로 표시
    
# 박스상자그림 --boxplots()
cars
View(cars)
dim(cars)
summary(cars)
boxplot(x=dist,
        main ="자동차 재동거리")
boxplot.stats(x=dist)

View(iris)
summary(iris)
# Petal.Length~Species : Petal.Length를 기준으로 하되 Species별로 그려달라.
boxplot(Petal.Length~Species,
        data= iris,
        main="품종별 꽃잎길이")

mag <- quakes$mag
head(mag)
boxplot(x=mag,
        main = "지진 발생 강동 분포",
        xlab = "지진",
        ylab = "발생건수",
        col = "red")

boxplot.stats(mag)
min(mag)
max(mag)

mtcars
View(mtcars)
summary(mtcars)

# 화면분할방법: par()
par(mfrow = c(1,3))
barplot(table(mtcars$carb),
        main = "카브레터 막대그레프",
        xlab ="카브레터",
        ylab ="빈도수",
        col = "blue")
barplot(table(mtcars$cyl),
        main = "실린더 막대그레프",
        xlab ="실린더",
        ylab ="빈도수",
        col = "red")
barplot(table(mtcars$gear),
        main = "기어 막대그레프",
        xlab ="기어",
        ylab ="빈도수",
        col = "orange")