> ### Chapter 4. 통계분석과 기본 그래프
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> ## Chapter4-1. 어제까지 몇 마리의 병아리가 부화했을까? (기초통계량)
>
> # ch4-1.csv 파일의 데이터 불러오기
> hat <- read.csv("ch4-1.csv", header = TRUE)
> hat
hatchery chick
1 A 30
2 B 30
3 C 29
4 D 26
5 E 24
6 F 28
7 G 27
>
> # 데이터 정렬하기
> hat_asc <- hat[order(hat$chick),] # chick 열을 기준으로 오름차순 정렬
> hat_asc
hatchery chick
5 E 24
4 D 26
7 G 27
6 F 28
3 C 29
1 A 30
2 B 30
>
> # 간단한 그래프를 그려서 보자
> # 막대그래프
> barplot(hat$chick)

>
> # 다양한 옵션을 통해 막대그래프 정보를 추가하자
> barplot(hat$chick, names.arg = hat$hatchery,
+ col = c("red","orange","yellow","green", "blue", "navy", "violet"),
+ main = "부화장별 병아리 부화현황", xlab = "부화장", ylab = "병아리수",
+ ylim = c(0,35))

>
> ?barplot
>
> library(RColorBrewer) # RColorBrewer 패키지 현재 작업 환경으로 불러오기
경고메시지(들):
패키지 ‘RColorBrewer’는 R 버전 4.0.3에서 작성되었습니다
>
> display.brewer.all()

>
> col7 <- brewer.pal(7, "Pastel2") # col7이라는 변수에 "Pastel2"라는 팔레트에서 7개의 색상을 집어넣음
>
> barplot(hat$chick, names.arg = hat$hatchery,
+ col = col7,
+ main = "부화장별 병아리 부화현황", xlab = "부화장", ylab = "병아리수",
+ ylim = c(0,35))

>
>
> bar_x <- barplot(hat$chick) # bar_x 변수에 barplot의 x좌표 집어넣음
>
> # 위에 bar_chart라는 변수를 만들어주는 이유는 x좌표를 알아내기 위함임
> bar_x
[,1]
[1,] 0.7
[2,] 1.9
[3,] 3.1
[4,] 4.3
[5,] 5.5
[6,] 6.7
[7,] 7.9
>
> # 다시 예쁜 그래프 그리기
> barplot(hat$chick, names.arg = hat$hatchery,
+ col = col7,
+ main = "부화장별 병아리 부화현황", xlab = "부화장", ylab = "병아리수",
+ ylim = c(0,35))
>
> # 막대그래프에 text 추가, 라벨에 2가지 이상 넣을때는 paste를 써야함, pos는 라벨의 위치
> text(x = bar_x, y = hat$chick, labels = hat$chick, pos = 3)
>
> # 막대그래프에 30기준으로 빨간색 점선 추가
> abline(h = 30, col = "red", lty = 2, lwd = 1)

>
> # 파이차트 그리기
>
> # 파이차트 그리기에 앞서 Percentage 열 만들어줌
> hat$pct <- round(hat$chick/sum(hat$chick)*100, 1)
> hat
hatchery chick pct
1 A 30 15.5
2 B 30 15.5
3 C 29 14.9
4 D 26 13.4
5 E 24 12.4
6 F 28 14.4
7 G 27 13.9
>
> # 파이차트 그리기
> ?pie
> pie(hat$chick, labels = paste(hat$hatchery, hat$pct, "%"),
+ col = col7, clockwise = TRUE,
+ main = "부화장별 병아리 부화 비율")

출처 : 현장에서 바로 써먹는 데이터 분석 with R
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