21년 고등교육기관 정보 요약 - gt 패키지를 이용한 데이터 강조 in R

gt 패키지로 데이터 강조하기

앞의 2번의 포스트에서 gt 패키지를 사용하여 표를 예쁘게(?) 꾸미는 방법에 대해 설명했다. 앞에서 언급했지만 표를 꾸미는 것은 워드프로세스가 더 편할 수도 있다. 하지만 이번 포스트에서는 워드프로세서에서는 불가능한 기능을 설명하겠다.

data_color()를 사용한 데이터 강조

표를 보다보면 최대값이나 최소값을 강조할 필요가 있다. 또 표에 포함된 숫자의 크기에 따라 글자색이나 배경색을 표기해주면 표를 읽기가 더 쉬워진다. gt 패키지에서는 이 기능을 지원하기 위해 data_color() 함수를 제공한다. 이 함수를 사용하여 열의 숫자에 따라 색을 달리 표현할 수 있다.

data_color()의 용법은 다음과 같다.

data_color(data, columns, colors, alpha = NULL, apply_to = c("fill", "text"), autocolor_text = TRUE)

• data : 표 그리기에 사용할 gt 객체

• columns : 색 변경을 적용해야하는 열

• color : 열의 색 변경에 사용할 색 벡터로써 scales 패키지의 색상 매핑 함수나 열의 개별 값(수준)에 매칭될 색 벡터

• alpha : 옵션 값으로 열의 색 변경에 적용되는 투명도 값

• apply_to : 열의 색을 배경색(fill)에 적용할지 글자색(text)에 적용할 지를 지정

• autocolor_text : 셀의 배경색에 따라 글자색을 변경하는 옵션 지정(기본값은 TRUE)

위의 data_color() 용법에서 color 매개변수에는 scales 패키지의 색상 패핑 함수를 사용할 수 있다. scales 패키지의 색상 매핑 함수는 scales::col_quantile(), scales::col_bin(), scales::col_numeric(), scales::col_factor() 를 사용할 수 있다.

• scales::col_numeric() : 선형적 변환에 의해 데이터 값을 색상으로 매핑
• scales::col_quantile() : 데이터 값을 지정된 분위(기본값은 4)에 따라 색상으로 매핑
• scales::col_bin() : 데이터 값을 기반으로 구간을 나누고(bins) 이에 따라 색상을 매핑
• scales::col_factor() : 매핑될 데이터가 팩터인 경우 팩터값에 따라 색상을 매핑

scales 패키지의 색상 매핑 함수는 적절한 색상 팔레트를 정의해야 한다. 하지만 사용자가 색상 팔레트를 일일이 정의하는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 R에서 제공하는 다양한 팔레트를 이용하는 것이 효율적인데 팔레트 설정을 위해 많이 사용되는 패키지가 paletteer 패키지이다. paletteer 패키지에서 제공하는 paletteer_d()는 R에서 제공하는 패키지에 포함되어 있는 팔레트 정보를 벡터로 추출해오는 함수이다. 따라서 이 함수를 사용하면 다양한 패키지에서 제공하는 팔레트를 표 색상을 설정하는데 사용할 수 있다. 다만 이 함수를 사용하는데 하나 주의해야 할 것이 결과값이 수치형 벡터이기 때문에 이를 문자형 벡터로 변환시켜 주는 과정이 필요하다는 점이다. paletteer::paletteer_d()를 사용하여 데이터 강조색을 설정하는 코드는 다음과 같다.

gt.table15  |>
  data_color(
    columns = c(3:8),
    colors = scales::col_numeric(
      palette = paletteer::paletteer_d(
        palette = "ggsci::blue_material"
      ) |> as.character(),
      domain = NULL
    )
  ) |>
  data_color(
    columns = c(9:14),
    colors = scales::col_numeric(
      palette = paletteer::paletteer_d(
        palette = "ggsci::red_material"
      ) |> as.character(),
      domain = NULL
    )
  )

고등교육기관 데이터
2021년 전체 고등교육기관 대상
	합계						평균
	학과수	지원자	입학자	재적생	재학생	휴학생	학과수	지원자	입학자	재적생	재학생	휴학생
전문대학과정
전문대학(2년제)	2,546	473,154	70,200	238,266	162,729	75,386	1.4	257.8	38.3	129.8	88.7	41.1
전문대학(3년제)	3,095	603,197	87,333	304,435	213,105	91,162	1.7	326.9	47.3	165.0	115.5	49.4
전문대학(4년제)	317	63,559	9,174	33,340	24,242	9,077	1.1	227.8	32.9	119.5	86.9	32.5
기능대학	263	19,102	7,565	23,910	14,860	9,050	1.5	107.9	42.7	135.1	84.0	51.1
합계	6,221	1,159,012	174,272	599,951	414,936	184,675	5.7	920.5	161.2	549.4	375.0	174.2
평균값	1,555	289,753	43,568	149,988	103,734	46,169	1.4	230.1	40.3	137.4	93.8	43.5
대학과정
대학교	12,028	2,635,154	329,306	1,938,254	1,415,162	504,165	1.5	326.3	40.8	240.0	175.3	62.4
교육대학	140	15,805	3,864	15,409	15,045	364	2.3	263.4	64.4	256.8	250.8	6.1
산업대학	251	22,128	2,379	14,539	11,076	3,374	1.0	90.3	9.7	59.3	45.2	13.8
사이버대학(대학)	357	51,840	34,279	135,155	119,995	15,160	0.8	120.8	79.9	315.0	279.7	35.3
합계	12,776	2,724,927	369,828	2,103,357	1,561,278	523,063	5.7	800.9	194.8	871.2	750.9	117.6
평균값	3,194	681,232	92,457	525,839	390,320	130,766	1.4	200.2	48.7	217.8	187.7	29.4
대학원과정
일반대학원	10,076	121,226	69,928	161,987	143,965	18,022	2.7	31.9	18.4	42.6	37.9	4.7
특수대학원	4,351	84,377	45,448	124,912	107,537	17,375	1.7	32.1	17.3	47.5	40.9	6.6
전문대학원	1,088	39,141	15,556	40,516	36,108	4,408	1.5	55.5	22.1	57.5	51.2	6.3
합계	15,515	244,744	130,932	327,415	287,610	39,805	5.8	119.5	57.7	147.6	130.0	17.6
평균값	5,172	81,581	43,644	109,138	95,870	13,268	1.9	39.8	19.2	49.2	43.3	5.9
합계	34,512	4,128,683	675,032	3,030,723	2,263,824	747,543	17.2	1,840.9	413.8	1,568.3	1,255.9	309.4
평균값	3,137	375,335	61,367	275,520	205,802	67,958	1.6	167.4	37.6	142.6	114.2	28.1