# 비율 시각화 | ](../../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)| |:---:| |비율 시각화 - _스케치노트 by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | 이 강의에서는 자연을 주제로 한 다른 데이터셋을 사용하여 비율을 시각화할 것입니다. 예를 들어, 주어진 버섯 데이터셋에서 다양한 종류의 균류가 얼마나 많은지 알아볼 수 있습니다. Audubon에서 제공한 데이터셋을 사용하여 Agaricus와 Lepiota 계열의 23종의 주름버섯에 대한 정보를 탐구해 보겠습니다. 다음과 같은 맛있는 시각화를 실험해 볼 것입니다: - 파이 차트 🥧 - 도넛 차트 🍩 - 와플 차트 🧇 > 💡 Microsoft Research의 [Charticulator](https://charticulator.com)라는 매우 흥미로운 프로젝트는 데이터 시각화를 위한 무료 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다. 그들의 튜토리얼 중 하나에서도 이 버섯 데이터셋을 사용합니다! 데이터를 탐구하면서 라이브러리를 배울 수 있습니다: [Charticulator 튜토리얼](https://charticulator.com/tutorials/tutorial4.html). ## [강의 전 퀴즈](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/20) ## 버섯에 대해 알아보기 🍄 버섯은 매우 흥미로운 생물입니다. 데이터를 가져와서 연구해 봅시다: ```r mushrooms = read.csv('../../data/mushrooms.csv') head(mushrooms) ``` 테이블이 출력되며 분석하기 좋은 데이터가 표시됩니다: | class | cap-shape | cap-surface | cap-color | bruises | odor | gill-attachment | gill-spacing | gill-size | gill-color | stalk-shape | stalk-root | stalk-surface-above-ring | stalk-surface-below-ring | stalk-color-above-ring | stalk-color-below-ring | veil-type | veil-color | ring-number | ring-type | spore-print-color | population | habitat | | --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ------- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | ---------- | ------------------------ | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- | | Poisonous | Convex | Smooth | Brown | Bruises | Pungent | Free | Close | Narrow | Black | Enlarging | Equal | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Black | Scattered | Urban | | Edible | Convex | Smooth | Yellow | Bruises | Almond | Free | Close | Broad | Black | Enlarging | Club | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Brown | Numerous | Grasses | | Edible | Bell | Smooth | White | Bruises | Anise | Free | Close | Broad | Brown | Enlarging | Club | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Brown | Numerous | Meadows | | Poisonous | Convex | Scaly | White | Bruises | Pungent | Free | Close | Narrow | Brown | Enlarging | Equal | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Black | Scattered | Urban | Edible | Convex |Smooth | Green | No Bruises| None |Free | Crowded | Broad | Black | Tapering | Equal | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Evanescent | Brown | Abundant | Grasses |Edible | Convex | Scaly | Yellow | Bruises | Almond | Free | Close | Broad | Brown | Enlarging | Club | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Black | Numerous | Grasses 바로 알 수 있는 점은 모든 데이터가 텍스트 형식이라는 것입니다. 차트에서 사용할 수 있도록 데이터를 변환해야 합니다. 사실 대부분의 데이터는 객체로 표현되어 있습니다: ```r names(mushrooms) ``` 출력 결과는 다음과 같습니다: ```output [1] "class" "cap.shape" [3] "cap.surface" "cap.color" [5] "bruises" "odor" [7] "gill.attachment" "gill.spacing" [9] "gill.size" "gill.color" [11] "stalk.shape" "stalk.root" [13] "stalk.surface.above.ring" "stalk.surface.below.ring" [15] "stalk.color.above.ring" "stalk.color.below.ring" [17] "veil.type" "veil.color" [19] "ring.number" "ring.type" [21] "spore.print.color" "population" [23] "habitat" ``` 이 데이터를 가져와 'class' 열을 카테고리로 변환하세요: ```r library(dplyr) grouped=mushrooms %>% group_by(class) %>% summarise(count=n()) ``` 이제 버섯 데이터를 출력하면 독성/식용 클래스에 따라 카테고리로 그룹화된 것을 볼 수 있습니다: ```r View(grouped) ``` | class | count | | --------- | --------- | | Edible | 4208 | | Poisonous| 3916 | 이 테이블에 표시된 순서를 따라 클래스 카테고리 레이블을 생성하면 파이 차트를 만들 수 있습니다. ## 파이! ```r pie(grouped$count,grouped$class, main="Edible?") ``` 짜잔, 이 두 가지 버섯 클래스에 따라 데이터 비율을 보여주는 파이 차트가 완성되었습니다. 레이블 배열을 생성할 때 순서를 올바르게 설정하는 것이 특히 중요하므로 반드시 확인하세요!  ## 도넛! 파이 차트보다 시각적으로 더 흥미로운 도넛 차트는 가운데에 구멍이 있는 파이 차트입니다. 이 방법을 사용하여 데이터를 살펴봅시다. 버섯이 자라는 다양한 서식지를 살펴보세요: ```r library(dplyr) habitat=mushrooms %>% group_by(habitat) %>% summarise(count=n()) View(habitat) ``` 출력 결과는 다음과 같습니다: | habitat| count | | --------- | --------- | | Grasses | 2148 | | Leaves| 832 | | Meadows | 292 | | Paths| 1144 | | Urban | 368 | | Waste| 192 | | Wood| 3148 | 여기서는 데이터를 서식지별로 그룹화하고 있습니다. 7개의 서식지가 나열되어 있으므로 이를 도넛 차트의 레이블로 사용하세요: ```r library(ggplot2) library(webr) PieDonut(habitat, aes(habitat, count=count)) ```  이 코드는 두 개의 라이브러리 - ggplot2와 webr을 사용합니다. webr 라이브러리의 PieDonut 함수를 사용하면 도넛 차트를 쉽게 만들 수 있습니다! R에서 도넛 차트는 ggplot2 라이브러리만 사용하여도 만들 수 있습니다. [여기](https://www.r-graph-gallery.com/128-ring-or-donut-plot.html)에서 더 많은 정보를 확인하고 직접 시도해 보세요. 이제 데이터를 그룹화하고 파이 또는 도넛으로 표시하는 방법을 알았으니 다른 유형의 차트를 탐구해 보세요. 와플 차트를 시도해 보세요. 이는 수량을 탐구하는 또 다른 방법입니다. ## 와플! '와플' 유형 차트는 2D 배열의 사각형으로 수량을 시각화하는 또 다른 방법입니다. 이 데이터셋에서 버섯 갓 색상의 다양한 수량을 시각화해 보세요. 이를 위해 [waffle](https://cran.r-project.org/web/packages/waffle/waffle.pdf)이라는 보조 라이브러리를 설치하고 이를 사용하여 시각화를 생성해야 합니다: ```r install.packages("waffle", repos = "https://cinc.rud.is") ``` 데이터의 일부를 선택하여 그룹화하세요: ```r library(dplyr) cap_color=mushrooms %>% group_by(cap.color) %>% summarise(count=n()) View(cap_color) ``` 레이블을 생성한 후 데이터를 그룹화하여 와플 차트를 만드세요: ```r library(waffle) names(cap_color$count) = paste0(cap_color$cap.color) waffle((cap_color$count/10), rows = 7, title = "Waffle Chart")+scale_fill_manual(values=c("brown", "#F0DC82", "#D2691E", "green", "pink", "purple", "red", "grey", "yellow","white")) ``` 와플 차트를 사용하면 이 버섯 데이터셋의 갓 색상 비율을 명확히 볼 수 있습니다. 흥미롭게도 녹색 갓을 가진 버섯이 많이 있습니다!  이 강의에서는 비율을 시각화하는 세 가지 방법을 배웠습니다. 먼저 데이터를 카테고리로 그룹화한 후 데이터를 표시하는 가장 적합한 방법 - 파이, 도넛, 또는 와플을 결정해야 합니다. 모두 맛있고 사용자에게 데이터셋의 즉각적인 스냅샷을 제공합니다. ## 🚀 도전 과제 [Charticulator](https://charticulator.com)에서 이러한 맛있는 차트를 재현해 보세요. ## [강의 후 퀴즈](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/21) ## 복습 및 자기 학습 파이, 도넛, 또는 와플 차트를 언제 사용할지 명확하지 않을 때가 있습니다. 이 주제에 대한 다음 기사들을 읽어보세요: https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402 더 많은 정보를 찾기 위해 연구해 보세요. ## 과제 [Excel에서 시도해 보기](assignment.md) **면책 조항**: 이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 출처로 간주해야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.