# 패키지 준비 install.packages("dplyr") install.packages("ggplot2")
library(dplyr) library(ggplot2)
# 데이터 읽기 under <- read.csv('under_long.csv', header = T, fileEncoding = 'euc-kr')
# NA 값을 제외하고 사용 + gender=all 만 사용 a <- under[(under$GENDER == 'all')&(under$UNDER_RATE != 'NA'), c('영양소', 'YEAR', 'UNDER_RATE')] a <- na.omit(a)
# 2022년 기준 상위 5개 영양소 뽑기 top5_2022 <- a %>% filter(YEAR == 2022) %>% arrange(desc(UNDER_RATE)) %>% head(5) %>% select(영양소)
# 상위 5개 영양소만 남기기(필터링) top5_n <- top5_2022$영양소 filtered_data <- a %>% filter(영양소 %in% top5_n)
# 추세선 차트 생성 ggplot(filtered_data, aes(x = YEAR, y = UNDER_RATE, color = 영양소, group = 영양소)) + geom_line() + # 선 그래프 추가 geom_point() + # 데이터 포인트 추가 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + # 추세선 추가 labs(title = "영양소별 부족자율 추세", x = "연도", y = "부족자율") + theme_minimal() |