■ function 함수를 상ㅇ해 그래프를 저장하는 함수를 만드는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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매출 = read.csv('data_win.csv') library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 1) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) 월매출그래프 = function(월) { 월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 월) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) png(paste(월, '월매출.png', sep='')) print(qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma)) dev.off() } 월매출그래프(10) |
■ png 함수를 사용해 그래프를 저장하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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매출 = read.csv('data_win.csv') library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 1) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) jpeg('점포비교.jpg', 1000, 800) qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma) dev.off() |
■ png 함수를 사용해 그래프를 저장하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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매출 = read.csv('data_win.csv') library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 1) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) png('점포비교.png', 1000, 800) qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma) dev.off() |
■ theme_set 함수에서 디폴트 테마를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(ggplot2) x = rnorm(100) y = rnorm(100) 큰글꼴 = theme_bw(base_size = 30, base_family = 'serif') 이전테마 = theme_set(큰글꼴) qplot(x, y) theme_set(이전테마) |
■ theme_bw 함수에서 base_size 인자 및 base_family 인자를 사용해 폰트 크기와 폰트를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(ggplot2) x = rnorm(100) y = rnorm(100) qplot(x, y) + theme_bw(base_size = 30, base_family = 'serif') |
■ theme_bw 함수에서 Black & White 테마를 사용하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(ggplot2) x = rnorm(100) y = rnorm(100) qplot(x, y) + theme_bw() |
■ qplot 함수에서 Bar 차트를 그리는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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매출 = read.csv('data_win.csv') library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 월점포비교 = 매출 %>% filter(매출월 == 1) %>% group_by(점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(점포, data = 월점포비교, geom = 'bar', fill = 점포) + geom_bar(aes(weight = 합계)) + scale_y_continuous(labels = comma) |
■ qplot 함수에서 main 인자를 사용해 차트 제목을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 매출 = read.csv("data_win.csv") 점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) a점포매출 = 점포월매출 %>% filter(점포 == "a") qplot(매출월, 합계, data = a점포매출, geom = "line", main = "a 점포 매출") + scale_x_continuous(breaks = 1:12) + scale_y_continuous(labels = comma) + expand_limits(y = c(190000, 550000)) |
■ expand_limits 함수에서 y 인자를 사용해 Y축 최소값/최대값을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 매출 = read.csv("data_win.csv") 점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) a점포매출 = 점포월매출 %>% filter(점포 == "a") qplot(매출월, 합계, data = a점포매출, geom = "line") + scale_x_continuous(breaks = 1:12) + scale_y_continuous(labels = comma) + expand_limits(y = c(190000, 550000)) |
■ scale_y_continuous 함수에서 labels 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 과학적 표기법으로 표시하지 않는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 매출 = read.csv("data_win.csv") 점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) + scale_x_continuous(breaks = 1:12) + scale_y_continuous(labels = format_format(scientific = F)) |
■ scale_y_continuous 함수에서 labels 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 천 단위마다 콤마로 표시하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) 매출 = read.csv("data_win.csv") 점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) + scale_x_continuous(breaks = 1:12) + scale_y_continuous(labels = comma) |
■ scale_x_continuous 함수에서 breaks 인자를 사용해 X축 틱 레이블을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ X축 틱 레이블을 3, 6, 9, 12로 설정하기 (R)
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■ scale_y_continuous 함수에서 breaks 인자를 사용해 Y축 틱 레이블을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ Y축 틱 레이블을 200000에서 500000까지 50000씩 증가해서 표시하기 (R)
더 읽기
■ qplot 함수에서 color 인자를 사용해 레전드를 표시하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) 매출 = read.csv("data_win.csv") 점포월매출 = 매출 %>% group_by(매출월, 점포) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 점포월매출, geom = "line", color = 점포) + scale_x_continuous(breaks = 1:12) + theme_grey(base_family = "나눔고딕코딩") |
■ theme_grey 함수에서 base_family 인자를 사용해 폰트를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) 매출 = read.csv("data_win.csv") 월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") + scale_x_continuous(breaks = 1:12) + theme_grey(base_family = "나눔고딕코딩") |
※ 윈도우용에서 테스트시 폰트 설정이 정상적으로 적용되지
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■ scale_x_continuous 함수에서 breaks 인자를 사용해 X축 틱 레이블을 설정하는 방법을 보여준다. ▶ X축 틱 레이블을 1부터 12까지 12개 설정하기 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) 매출 = read.csv("data_win.csv") 월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") + scale_x_continuous(breaks = 1:12) |
■ qplot 함수를 사용해 Line 차트를 그리는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) 매출 = read.csv("data_win.csv") 월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 월매출, geom = "line") |
■ qplot 함수를 사용해 Scatter 차트를 그리는 방법을 보여준다. ▶ 예제 코드 (R)
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library(dplyr) library(ggplot2) 매출 = read.csv("data_win.csv") 월매출 = 매출 %>% group_by(매출월) %>% summarise(합계 = sum(구매건수)) qplot(매출월, 합계, data = 월매출) |
