R에서 열 값의 분포를 그리는 방법

다음 방법을 사용하여 R의 열 값 분포를 그릴 수 있습니다.

방법 1: 밀도 플롯을 사용하여 값의 분포를 플롯합니다.

 plot(density(df$my_column))

방법 2: 히스토그램을 사용하여 값의 분포를 플롯합니다.

 hist(df$my_column)

다음 예는 다음 데이터 프레임을 사용하여 실제로 각 방법을 사용하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df = data. frame (team=rep(c(' A ', ' B '), each= 10 ),
                points=c(3, 3, 4, 5, 4, 7, 7, 7, 10, 11, 8,
                         7, 8, 9, 12, 12, 12, 14, 15, 17))

#view data frame
df

   team points
1 to 3
2 to 3
3 to 4
4 to 5
5 to 4
6 to 7
7 to 7
8 to 7
9 to 10
10 to 11
11 B 8
12 B 7
13 B 8
14 B 9
15 B 12
16 B 12
17 B 12
18 B 14
19 B 15
20 B 17

예 1: 밀도 플롯을 사용하여 값 분포 플롯

다음 코드는 밀도 플롯을 사용하여 포인트 열의 값 분포를 플롯하는 방법을 보여줍니다.

 #plot distribution of values in points column
plot(density(df$points)) 

이 구문은 변수 값의 분포를 요약하는 부드러운 곡선을 생성합니다.

원하는 경우 밀도 플롯의 제목, 축 레이블 및 선 색상을 변경할 수도 있습니다.

 #plot distribution of values in points column
plot(density(df$points), col=' red ', main=' Density Plot of Points ', xlab=' Points ')

예 2: 히스토그램을 사용하여 값 분포 플롯

다음 코드는 히스토그램을 사용하여 포인트 열의 값 분포를 그리는 방법을 보여줍니다.

 #plot distribution of values in points column using histogram
hist(df$points)

히스토그램은 분포 모양을 요약하는 매끄러운 선과 달리 막대를 사용하여 점 열의 값 빈도를 나타냅니다.

히스토그램에 사용된 제목, 축 레이블, 색상 및 점프 수를 변경할 수도 있습니다.

 #plot distribution of values in points column using histogram
hist(df$points, main=' Histogram of Points ', xlab=' Points ', col=' steelblue ', breaks= 12 )

참고 : 나누기 인수에 대해 선택한 값이 클수록 히스토그램에 더 많은 막대가 표시됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R의 히스토그램에 수직선을 추가하는 방법
R에서 커널 밀도 플롯을 만드는 방법
ggplot2에서 밀도 플롯을 오버레이하는 방법