X, Y축 범위의 변경 in R

사용데이터 : https://2stndard.tistory.com/68

축 범위 설정

ggplot2로 그린 그래프의 세부 조정 과정중에 많이 사용하는 방법이 축의 범위를 설정하는 것이다. 일반적으로 축의 범위는 ggplot2에서 자동적으로 설정하는데 이 범위는 ggplot2에서 설정된 기하요소(geom_*())들이 가장 잘 표현될 수 있는 여백을 설정한다. 아래의 그림은 ggplot2의 그래프에서 데이터가 표시되는 영역과 여백 영역을 보여준다.

https://stackoverflow.com/questions/48049027/extend-ggplot2-geom-to-change-default-padding-of-x-and-y-axes

이 영역은 X축과 Y축의 범위를 조절함으로써 늘릴 수도 줄일 수도 있는데 축을 늘려주면 Zoom Out의 효과가 나타나고 축을 줄여주면 Zoom In 효과가 나타난다. ggplot2에서 축의 범위를 조절하기 위해서는 정확히 X, Y축의 최대, 최소값을 지정하여를 그 범위를 절대적으로 고정하는 방법과 입력된 데이터의 범위에 비례하여 유동적으로 설정하는 방법의 두 가지 방법으로 구분하여 알아본다.

축의 범위 설정을 알아보기 위해서 https://2stndard.tistory.com/68에서 사용한 졸업자 대비 취업자 산점도 그래프를 사용하겠다. 이 데이터는 X축의 범위가 1부터 476까지이고 Y축의 범위는 0부터 313까지이다.

set.seed(123)
df_취업률_500 <- df_취업률_2000[sample(1:2000, 500), ]

range(df_취업률_500$졸업자수)

## [1]   1 476

range(df_취업률_500$취업자수)

## [1]   0 313

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 500, 75), labels = paste0(seq(0, 500, 75), '명')) +
  scale_y_continuous(breaks = c(50, 100, 200, 300), labels = c('50명', '100명', '200명', '300명'))

X, Y의 최대, 최소값을 사용하여 절대적 고정 좌표계 설정

####좌표계 설정 함수 사용 : coord_cartesian()

coord_cartesian()은 ggplot2로 표현되는 전체 좌표계의 설정을 조절할 수 있는 함수이다. ggplot2에서 사용하는 좌표계는 우리가 가장 쉽게, 가장 흔히 사용하는 데카르트 좌표계(Cartesian Coordinate)이다. 이 좌표계는 X축과 Y축의 두 축을 사용하여 표현되는 좌표계인데 coord_cartesian()를 사용하면 X, Y축의 범위를 설정할 수 있다. coord_cartesian()에서 축의 범위를 설정하는데는 다음의 세 가지 매개변수가 사용된다.

• xlim : X축의 범위를 설정하는 매개변수로 X축의 최소값과 최대값을 가진 벡터를 설정함
• ylim : Y축의 범위를 설정하는 매개변수로 Y축의 최소값과 최대값을 가진 벡터를 설정함
• expand : 그래프에서 데이터를 온전하게 표시하기 위해 여백을 줄것인지를 설정함, TRUE이면 여백이 설정되고 FALSE이면 여백이 없이 전체 범위에 데이터가 표현된다.

아래는 졸업자수 대비 취업자수의 산점도에 X, Y축의 범위를 다시 설정하는 코드이다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 500, 75), labels = paste0(seq(0, 500, 75), '명')) +
  scale_y_continuous(breaks = c(50, 100, 200, 400), labels = c('50명', '100명', '200명', '400명')) + 
  coord_cartesian(xlim = c(-100, 600), ylim = c(-100, 500))

아래는 ’expand’를 사용해 여백을 제거한 그래프이다. xlim/ylim은 expand보다 우선순위가 높기 때문에 xlim/ylim이 설정되면 expand는 무시된다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 500, 75), labels = paste0(seq(0, 500, 75), '명')) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 50, 100, 200, 400), labels = c('0명', '50명', '100명', '200명', '400명')) + 
  coord_cartesian(expand = FALSE)

scale_x_*(), scale_y_*() 함수의 사용

축의 설정에 가장 기본적으로 사용하는 함수는 scale_x_*()와 scale_y_*()이다. 위의 기본 산점도에서 보듯이 ’breaks’와 ’labels’를 사용해서 축의 눈금 라벨을 설정하는 등 많은 설정을 할 수 있는데 축의 범위를 설정할 수도 있다.

축의 범위를 설정하기 위해서는 scale_x_*()와 scale_y_*()의 ‘limits’ 매개변수를 사용한다. ’limits’는 다음의 세가지 값을 가진다.

• NULL : X, Y축의 기본값을 사용
• 수치형 벡터 : 축의 최소값과 최대값을 가지는 수치형 벡터
• 함수 : 데이터의 분포에 따라 축의 최대값과 최소값을 리턴하는 함수

이번에는 축의 범위를 좁혀서 Zoom In 효과로 일부 구간을 확대해 본다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 500, 75), labels = paste0(seq(0, 500, 75), '명'), limits = c(75, 150)) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 50, 100, 200, 400), labels = c('0명', '50명', '100명', '200명', '400명'), limits = c(50, 100))

축 범위 설정 함수 사용 : xlim(), ylim()

scale_x_*(), scale_y_*(), coord_cartesian()를 사용하여 설정이 가능하겠지만 축의 범위를 설정하는 일이 잦기 때문에 ggplot2에서는 축의 범위를 설정하는 래핑 함수를 제공한다. 이 함수가 xlim()과 ylim()이다. 이 함수들에 최소값, 최대값을 직접 설정하여 사용한다. 만약 NA를 설정하면 ggplot2의 기본 설정 범위가 설정된다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 500, 75), labels = paste0(seq(0, 500, 75), '명')) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 50, 100, 200, 400), labels = c('0명', '50명', '100명', '200명', '400명')) +
  xlim(75, 150) +
  ylim(50, 100)

X, Y의 범위 비율을 사용하여 상대적 좌표계 설정

앞서 살펴본 좌표계 설정은 축의 범위를 절대적으로 설정하기 때문에 주어지는 데이터에 따라 그 범위가 적절치 않을 수 있다. 1회성 그래프를 그릴 때는 절대적 좌표계를 설정해서 사용할 수 있겠지만 Shiny 패키지로 동적 분석 앱을 만들때 절대적 좌표계를 설정하면 데이터 를 적절히 표현하기 어렵다. 이럴 경우 데이터가 표현되는 범위를 비율로 설정해서 사용하면 효율적인 시각화가 된다.

scale_x_*(), scale_y_*()의 expand 사용

X축과 Y축의 범위를 비율을 사용하여 설정하기 위해서는 scale_x_*()와 scale_y_*()에서 ‘expand’ 매개변수를 사용해서 설정한다. ’expand’는 두개의 수치를 가진 벡터로 설정하는데 앞의 수치는 양쪽으로 확장되는 곱셈 비율이고 뒤의 수치는 양쪽으로 더해지는 값의 범위이다. 만약 아래와 같이 ’expand’를 ’c(0.5, 100)’으로 설정하면 양쪽으로 50%씩 확장되고 양쪽으로 100씩 더해지는 범위를 가지게 된다.

이를 계산해보면 X축의 볌위가 대략 1부터 500까지이므로 곱셈 비율에 의해 양쪽으로 50%인 250씩 늘어나고 여기에 100씩 더 늘어나니 전체 축의 범위는 대략적으로 -350부터 850까지가 된다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(-300, 800, 50), expand = c(0.5, 100)) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 50, 100, 200, 400), labels = c('0명', '50명', '100명', '200명', '400명'))

scale_x_*(), scale_y_*()의 expansion() 사용

위에서 expand 매개변수를 사용하여 축의 양쪽 확장 비율과 확장 범위를 설정할 수 있지만 만약 확장 비율을 양쪽으로 달리 줘야한다면 어떻게 할까? 또 확장 범위를 양쪽으로 달리하고자 한다면 어떻게 할까? 이를 위해 ggplot2에서는 expansion()을 제공한다.

expansion()은 mult와 add의 두 가지 매개변수를 가진다.

• mult : 확장에 사용할 비율을 수치로 설정함. 단일 수치로 설정하면 양쪽으로 동일한 비율로 확장되며 길이가 2인 벡터로 설정하면 하위값과 상위값으로의 비율을 따로 설정할 수 있음.
• add : 확장에 사용할 범위를 수치로 설정함. 단일 수치로 설정하면 양쪽으로 동일한 범위로 확장되며 길이가 2인 벡터로 설정하면 하위값과 상위값으로 범위를 따로 설정할 수 있음.

아래의 코드는 expansion()으로 X축은 비율로 최소값쪽으로 30%, 최대값쪽으로 70%를 확장하고 Y축은 범위로 최소값쪽으로 50명, 최대값쪽으로 100명 만큼 확장하는 코드이다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0.3, 0.7))) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(add = c(50, 100)))

만약 비율이나 범위를 마이너스로 설정하면 확장이 아닌 축소가 된다. 아래는 X축에는 양쪽이 20%씩 축소되고 Y축으로는 100명씩 축소된 축으로 설정하는 코드이다.

df_취업률_500 |>
  ggplot(aes(x = 졸업자수, y = 취업자수)) + 
  geom_point() +
  scale_x_continuous(expand = expansion(mult = -0.2)) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(add = -100))