- RSTUDIO 에서 COLOR 선택하기(ggsci,tidyquant)2023년 05월 29일 07시 24분 55초에 업로드 된 글입니다.작성자: r-code-for-data-analysis
R로 데이터 전처리, 분석을 한 후 시각화를 할 때 가장 고민이 되는 것은 점, 선의 색깔을 어떻게 해야 할까이다.
이공대 출신인만큼 색에 대한 감각이 부족하므로...
최근에 발견한 패키지 중 "ggsci" 와 "tidyquant" 가 매우 유용해서 자주 사용한다.
https://github.com/nanxstats/ggsci
https://github.com/business-science/tidyquant
[tidyquant] 사용법
1. 패키지 설치 및 불러오기
install.packages("tidyquant")
library(tidyquant)2. 간단한 예제
Si 재료에 solvent 희석 비율에 따른 경도 데이터를 불러와서 boxplot을 그리되, 평균을 표시하는 내용
means <-df %>% fill(희석비율, .direction = "down") %>% pivot_longer(cols = `0mm`:`300mm`, names_to = "position", values_to = "Hardness") %>% na.omit() %>%
group_by(희석비율) %>% summarise(avg = mean(Hardness))
df %>% fill(희석비율, .direction = "down") %>% pivot_longer(cols = `0mm`:`300mm`, names_to = "position", values_to = "Hardness") %>% na.omit() %>%
ggplot(aes(x=희석비율, y=Hardness , fill= 희석비율))+geom_boxplot()+
labs(col = "희석비율(%)",
title = "희석 비율에 따른 Si-pad 경도",
y="Shore 경도",
x= "희석 비율(%)")+
scale_fill_tq()+
scale_color_tq()+
theme_tq()+
stat_summary(fun=mean, colour="darkred", geom="point",
shape=18, size=3, show.legend=FALSE) +
geom_text(data = means, aes(label = paste0("avg=",round(avg)), y = avg + 2))3. 결과
4. 동일한 시각화를 ggsci 패키지를 이용하여 다시 그려봄.
다양한 테마가 많은데, 그 중에 Tron Legacy 를 자주 사용함.
df %>% fill(희석비율, .direction = "down") %>% pivot_longer(cols = `0mm`:`300mm`, names_to = "position", values_to = "Hardness") %>% na.omit() %>%
ggplot(aes(x=희석비율, y=Hardness , fill= 희석비율))+geom_boxplot()+
labs(col = "희석비율(%)",
title = "희석 비율에 따른 Si-pad 경도",
y="Shore 경도",
x= "희석 비율(%)")+
scale_color_tron()+
scale_fill_tron()+
theme_dark() +
theme(panel.background = element_rect(fill = "#2D2D2D") ) +
stat_summary(fun=mean, colour="yellow", geom="point",
shape=18, size=3, show.legend=FALSE) +
geom_text(data = means, aes(label = paste0("avg=",round(avg)), y = avg + 2), col="yellow")728x90반응형'데이터 시각화' 카테고리의 다른 글
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