R- 더미의 래티스 플롯에서 키가 큰 형식의 데이터를 사용하는 방법

R에 높이 형식의 데이터가 있으면 격자 그래픽을 사용하여 데이터의 하위 그룹을 쉽게 시각화 할 수 있습니다. 예를 들어 둘 이상의 변수를 동시에 분석하려는 경우 어떻게됩니까?

취업, 실업 및 기타 인구 지표에 대한 데이터가 포함 된 내장형 데이터 세트 longley를 고려하십시오. >> str (longley) '데이터. 프레임 ': 16 obs. 7 개의 변수 중 $ GNP. 디플레이터: num 83 88. 5 88. 2 89. 5 96. 2 … $ GNP: num 234 259 258 285 329 … $ 실업자: num 236 232 368 335 210 … $ Armed. 세력: num 159 146 162 165 310 … $ 인구: 108 108 109 110 111 112 … $ 년도: int 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 … $ 고용인: 60. 3 61. 1 60. 2 61.2 63. 2 …

데이터 프레임의 다양한 변수를 쉽게 분석하는 한 가지 방법은 먼저 데이터 프레임을 와이드 형식에서부터 높은 형식으로 재구성하는 것입니다.

넓은 데이터 프레임에는 각 변수에 대한 열이 있습니다. 키가 큰 데이터 프레임에는 동일한 정보가 모두 들어 있지만 데이터는 하나의 열이 변수의 이름을 식별하기 위해 예약되고 두 번째 열에 실제 데이터가 포함되는 방식으로 구성됩니다.

데이터 프레임을 와이드 형식에서 키 형식으로 쉽게 변형 할 수있는 방법은 reshape2 패키지의 melt () 함수를 사용하는 것입니다.

기억해: reshape2는 기본 R의 일부가 아닙니다. CRAN에서 사용할 수있는 추가 패키지입니다. 설치와 함께 설치할 수 있습니다. packages ("reshape2") 기능을 사용합니다.

>> 라이브러리 ("reshape2")> mlongley str (mlongley) '데이터. 프레임 ': 96 obs. 3 변수: $ 년도: int 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 … $ 변수: 6 수준의 "GNP. deflator", …: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … $ value: num 83 88. 5 88. 2 89. 5 96. 2 …

이제 mlongley라는 큰 데이터 프레임을 플로팅하고 수식 값에 새 열 값과 변수를 사용할 수 있습니다 ~ Year | 변하기 쉬운.

xyplot (value ~ Year | 변수, data = mlongley, + layout = c (6, 1), + par.strip.ext = list (cex = 0.7), + scales = list (cex = 0 7) +)

추가 인수 par. 조각. 텍스트 및 비율은 차트 상단의 스트립 글꼴 크기 (문자 확장 비율)와 배율을 제어합니다.

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여러 그룹으로 플롯을 작성하는 경우 결과 플롯이 의미가 있는지 확인하십시오. 예를 들어 한나라당 (GNP)의 단위 (999 달러 국민 총 생산액

)는 아마도 수십억 달러에 달한다. 대조적으로 인구의 단위는 아마도 수백만 명의 사람들 일 것입니다. (longle 데이터 세트의 문서는이 주제에 대해 명확하지 않습니다.)

차트 정크 (오해의 소지가있는 그래픽)를 만드는 것에 대해 혐의를 받고 싶지는 않습니다. ->