Ggplot2

R프로그래밍으로 막대그래프를 그리면서, 선을 이용하여 연결선을 이어 데이터를 강조하고 싶을 때, ggrepel 패키지를 사용하고 있다. 그냥 직선으로 할 수도 있지만, 아래 그림처럼 약간 꺾은선으로 이어서할 수도 있다. 기능을 하나씩 추가하면서 살펴보려 한다.

ggplot2 패키지의 geom_crossbar 함수는 중앙값 또는 평균과 같은 중심 경향을 보여주는 막대를 포함하여 범위를 시각화하는 데 유용하다. 하지만, 용도와 다르게 아래와 같이 간트차트(Gantt Chart)를 만드는 도구로 사용해 볼 예정이다. 간트차트는 주로 프로젝트 관리에서 작업 일정과 진행 상황을 시각적으로 표현하는 도구로, 작업의 시작 및 종료 시점과 기간을 막대 형태로 보여준다.

버블차트(Bubble Chart)는 데이터 시각화의 한 형태로, 세 가지 변수의 관계를 동시에 표현할 수 있는 그래프이다. 일반적인 X,Y좌표만을 이용한 스캐터 플롯(scatter plot)과 유사하지만, 추가로 각 데이터 포인트의 크기를 나타내기 위해 원(bubble)의 크기를 사용한다. 그래서 버블 차트는 특히 다차원 데이터를 시각화할 때 유용하다.

R프로그래밍으로 대시보드 이미지를 만들 수 있다. 터치나 클릭도 하면서 보는 인터렉티브한 대시보드는 아니지만, patchwork 패키지를 사용하면 아래와 같이 막대그래프, 원그래프, 꺾은선그래프를 하나의 대시보드로 쉽게 구성할 수 있다. 그 방법을 간단하게 정리해본다.

도넛차트를 그리기 위해 제공되는 ggplot2 함수는 사실상 없다. 약간의 편법같이 느껴질 수 있는데, 누적막대그래프를 그려놓고 coord_polar 함수를 사용하여 x축 혹은 y축 기준으로 구부려 만든다고 생각하면 편하다. 아래 그래프는 22대 총선 투표율을 간단하게 도넛차트로 만든 예시이다.

그래프를 만들 때 구도를 정하는데도 시간이 많이 걸리지만, 어떤 색상을 사용할지 고민 하는 시간이 훨씬 더 많은 편이다. 왜냐하면, 색상을 어떤 걸 사용하는지에 따라 촌스러운 그래프가 될 수도, 아니면 감각적인 그래프로 보일 수도 있기 때문이다. 그래서 이런 부분에 시간을 할애하는 편인데, 디자인에 조예가 깊지 않아 결과물에는 크게 영향을 미치지 않는다. 그런 나에게 색상선정 고민을 없애주는 함수가 있어 간단하게 정리해본다. 사용한 프로그램은 R프로그램이며, ggplot2 패키지를 사용하였다.

지도 데이터는 벡터(Vector) 또는 래스터(Raster) 데이터로 나뉜다. 이 포스팅에서는 래스터(Raster) 데이터를 이용하여 지도를 그려볼까한다. 래스터(Raster) 데이터 모델은 셀의 연속 그리드로 공간을 나타낸다. raster 데이터를 읽고 활용할 수 있는 패키지는 대표적으로 terra 와 raster 정도 있다. 각각 함수명이나 파라메터 사용법 정도 다를 뿐 원리는 동일하다. 하나씩 알아보려 한다.

sf 패키지는 공간 영역간에 겹치는 부분, 혹은 그 특정 경계내에만 위치하는 특정 공간을 표시하는 등의 공간간 연산 작업을 아주 쉽게 수행할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 예를 들어 특정 프랜차이즈 가맹점을 전국 지도에 x 로 모두 표시했는데, 서울 영등포구안에 있는 가맹점만 지도에 표시하고 싶을 때, sf 패지키의 공간간의 관계연산을 통해 쉽게 필터링 할 수 있다.

scales 패키지는 ggplot2에서 사용되는 스케일 조정을 위한 일련의 함수들을 포함하고 있다. 이 패키지는 그래프의 축, 색상, 크기 등 다양한 속성들을 효과적으로 조절할 수 있도록 도와주며, 일반적으로 ggplot2 그래픽을 더 세밀하게 제어할 때 유용하다. 어떻게 기능이 동작하는지 예제만 봐도 이해가 된다.

그래프를 그리다보면, 가장 어려운 부분 중 하나는 데이터 값을 인식 가능한 속성이나 단위로 변환하는 것이다. scales 패키지는 ggplot2에서 스케일링 기능을 제공하며, 기본 나누기, 레이블, 변환 및 팔레트를 재정의할 수 있는 도구를 제공한다. 아래 코딩예시들은 Label numbers in decimal format 문서의 예시를 참고하였다.