간단한 ggplo2 연습 코드-2

[김브링이]

앞글에서는 ggplot2의 기본 기능을 이용하여 식단별 닭 50마리의 체중 변화에 대한 그래프를 그려보았습니다.

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이번에는 aggregate 함수의 기능에 대해서 간단하게 알아보겠습니다. 

먼저 4개의 식단이 있다고 말씀드렸는데 각 식단이 적용된 닭들의 평균 체중을 알고 싶을 때가 있을 것입니다.

그럴 때는 아래 명령어를 사용하면 됩니다. 

결과값을 보시면 식단이 diet 항목으로 4개로 구분되어 있습니다. 각 식단별 평균 체중은 x로 확인할 수 있네요.

# find the mean weight depending on diet

aggregate(data$weight, list(diet = data$Diet), mean)

diet        x

1    1 102.6455

2    2 122.6167

3    3 142.9500

4    4 135.2627

측정 일자별 체중의 평균은 아래 명령어를 사용하면 됩니다.

# aggregate on time

aggregate(data$weight, list(time = data$Time), mean)

time         x

1     0  41.06000

2     2  49.22000

3     4  59.95918

4     6  74.30612

5     8  91.24490

6    10 107.83673

7    12 129.24490

8    14 143.81250

9    16 168.08511

10   18 190.19149

11   20 209.71739

12   21 218.68889

함수의 제일 마지막에 들어가는 인자를 sd로 바꾸면 일자별 체중의 표준 편차를 구할 수 있습니다.

닭들이 자랄수록 체중의 평균이 커지는 것은 당연하지만 표준편차가 같이 커지는 것이 흥미롭네요.

aggregate 함수는 전체 데이터를 통해서는 보지 못하는 것들을 정리해서 보여주므로 데이터 내부의

의미 있는 관계를 알아보는데 좋을 것 같습니다.

# use a different function

aggregate(data$weight, list(time = data$Time), sd)

   time         x

1     0  1.132272

2     2  3.688316

3     4  4.495179

4     6  9.012038

5     8 16.239780

6    10 23.987277

7    12 34.119600

8    14 38.300412

9    16 46.904079

10   18 57.394757

11   20 66.511708

12   21 71.510273

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만약에 time과 diet별 체중의 평균을 한 번에 보고 싶다며 아래 명령어를 사용하면 됩니다.

좀 더 세밀하게 데이터 내부의 관계를 살펴볼 수 있겠네요.

# we could also aggregate on time and diet

head(aggregate(data$weight, list(time = data$Time, diet = data$Diet), mean)

)

time diet        x

1    0    1 41.40000

2    2    1 47.25000

3    4    1 56.47368

4    6    1 66.78947

5    8    1 79.68421

6   10    1 93.05263

head와 tail 명령어로 앞뒤 5개의 내용만 확인 할 수 있습니다.

tail(aggregate(data$weight, list(time = data$Time, diet = data$Diet), mean)

)

time diet        x

43   12    4 151.4000

44   14    4 161.8000

45   16    4 182.0000

46   18    4 202.9000

47   20    4 233.8889

48   21    4 238.5556

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ggplot2의 facet_wrap 기능을 이용하여 식단별로 그래프를 나눌 수도 있습니다.

geom_line 함수의 x 인자에는 체중 측정 일자, y 인자에는 체중을 넣습니다.

colour 인자는 그래프의 색상과 관련된 것인데 여기에 Chick를 넣으면 50마리마다 다른

색상으로 그래프를 그려줍니다.

facet_wrap에 Diet를 넣으면 식단별로 그래프를 나눠주고 상단에 1, 2, 3, 4와 같은 라벨도

추가해주는 것을 볼 수 있습니다.

guides는 50마리의 닭마다 사용된 그래프의 색상 정보를 오른쪽 부분에 나타내줍니다.

#to see the weights over time across different diets

ggplot(data) + geom_line(aes(x = Time, y = weight, colour = Chick)) +

facet_wrap(~Diet) + guides(col = guide_legend(ncol = 3))