plot_ly()

plotly 시각화 생성

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

plotly 객체는 pltoly.js를 지원하는 스키마로 표현된다. 사실 ggplot2이던 plotly이던 각각의 시각화 객체는 R에서 특별하게 정의된 데이터 구조로 표현된다. 이 데이터 구조가 R의 그래픽 엔진을 통해 이미지로 표현되는 것이다. 따라서 plotly 객체도 우리가 눈으로 보기에는 이미지로 보이지만 R에서는 plotly.js에서 지원하는 데이터 구조로 표현된 데이터 객체인 것이다.

plotly 객체를 생성하기 위해서는 plot_ly()를 사용한 plotly 객체 생성, add_trace()를 사용한 trace 추가, layout()을 사용한 레이아웃 설정의 세 부분으로 구성된다.

plotly 객체 초기화 : plot_ly()

설명한 바와 같이 plotly는 보여지기에 그래픽으로 보여지지만 내부적으로는 plotly.js에서 정의한 데이터 구조 형태로 저장된다. 따라서 plotly객체를 표현하는 데이터 구조(스키마)를 생성하기 위해서는 제일 먼저 plotly 객체의 초기 스키마를 생성해주는 초기화 함수가 필요하다. plotly 객체를 시작하기 위한 초기화 함수는 plot_ly()이다. plot_ly()의 주요 용법은 다음과 같다.

plot_ly(data = data.frame(), …, type = NULL, name, color, colors = NULL, alpha = NULL, stroke, strokes = NULL, alpha_stroke = 1, size, sizes = c(10, 100), span, spans = c(1, 20), symbol, symbols = NULL, linetype, linetypes = NULL, split, frame, width = NULL, height = NULL, source = “A”)
- p : plotly로 시각화할 데이터프레임
- … : type에서 설정하는 trace의 종류에 따라 설정할 수 있는 속성 설정
- type : trace 타입 설정
- name : plotly 객체의 trace name 속성 설정
- color : ‘fill-color’ 속성으로 매핑될 색 값(value) 설정
- colors : ‘fill-color’에 매핑될 colorbrewer2.org의 팔레트 이름이나 16진수의’#RRGGBB’형태로 표현된 색의 벡터(vector) 설정
- alpha : color에서 설정된 색의 투명도 값(value) 설정
- stroke : ‘stroke-color’(외곽선 색) 속성으로 매핑될 색 값(value) 설정
- strokes : ‘stroke-color’(외곽선 색)에 매핑될 colorbrewer2.org의 팔레트 이름이나 16진수의 ‘#RRGGBB’형태로 표현된 색 벡터(vector) 설정/ - alpha-stroke : stroke(외곽선)에 적용될 alpha 값(value) 설정
- size : ’fill-size’에 매핑될 크기값(value) 설정
- sizes : size에 매핑될 수치 벡터(vector) 설정
- span : ’stroke-size’(외곽선 두께)에 매핑될 두께 값(value) 설정
- spans : ‘stroke-size’(외곽선 두께)에 매핑될 두께 벡터(vector) 설정
- symbol : 점 표현에 사용되는 도형 번호(pch)나 도형 이름 값(value) 설정
- symbols : 점 표현에 사용되는 도형 번호(pch)나 도형 이름 벡터(vector) 설정
- linetype : 라인 타입의 설정에 사용되는 번호나 라인 타입 값(value) 설정
- linetypes : 라인 타입의 설정에 사용되는 번호나 라인 타입 벡터(vector) 설정
- split : 다중 traces를 생성시 사용하는 값 설정
- frame : 애니메이션 프레임 생성시 사용할는 값 설정
- width : 플롯의 너비(픽셀) 설정
- height : 플롯의 높이(픽셀) 설정

plot_ly()는 plotly 객체 생성을 위한 초기 데이터 생성, trace와 속성을 통한 시각화 생성, 하위 trace에 공통적으로 사용될 속성 값의 설정의 세가지 기능을 수행한다.

첫 번쨰 기능은 plot_ly()의 호출을 통해 plotly.js에서 정의된 plotly 객체 스키마를 생성한다. 사용자가 직접 plotly.js형태의 스키마 객체를 타이핑하여 생성하는 것은 어려움이 따르기 때문에 plotly 객체 스키마 생성, 기본 스키마 속성 설정 등을 지원하는 함수이다. 이 방법은 ggplot객체를 생성하기 위해 ggplot()를 사용하여 ggplot 객체를 생성하는 것과 동일한 방법이고 이 방법에서 영감을 받았다고 한다.

## 긴 형태의 100일간 코로나19 데이터를 사용한 plotly 객체 생성
covid19_df_100 |> 
  plot_ly()

두 번째 기능은 plotly 객체 생성을 통한 시각화 생성이다. ggplot2에서 ggplot()을 사용하여 ggplot 객체를 초기화하고 geom_*()를 사용하여 기하 요소 레이어를 하나 하나 설정하면서 전체 시각화를 완성한다. plotly도 이와 유사하게 초기 plotly 객체에 여러개의 trace를 추가함으로써 전체 시각화를 완성해 나갈 수 있다. 하지만 plotly()에서는 데이터, trace, trace에 따른 속성까지 설정이 가능하므로 plot_ly()만을 사용해도 시각화를 완성할 수 있다. 하지만 시각화에서는 하나 이상의 trace가 사용될때가 많기 때문에 뒤에서 설명할 add_trace()나 add_*()를 사용하여 trace를 추가하여 시각화를 완성하는 것이 일반적이다.

plotly를 사용한 시각화에서 속성에 변수나 값을 할당할 때 꼭 알아 두어야 하는 것은 변수를 매핑하는 방법과 값을 설정하는 방법이 다르다는 것이다. ggplot2에서는 변수를 매핑하기 위해서 aes()를 사용함으로써 변수를 매핑하였고 값을 실정하기 위해서는 aes() 밖에 선언함으로써 설정이 가능하였다. plotly에서는 aes() 대신 ~를 사용하여 변수를 매핑한다.

## 긴 형태의 100일 코로나19 데이터에서
covid19_df_100 |> 
  ## 한국 데이터만을 필터링 
  filter(iso_code == 'KOR') |>
  ## X축에 data, Y축에 new_cases를 매핑하여 plot_ly()로 시각화 생성
  plot_ly(x = ~date, y = ~new_cases)

세 번째 기능은 plot_ly 객체의 전반적으로 사용될 속성 값의 설정 기능이다. plot_ly()를 사용하여 설정된 속성 값은 이후 추가되는 trace에 상속되기 때문에 이 속성 값을 다시 설정하지 않으면 plot_ly()에서 설정된 속성 값이 사용된다. 이 과정에서 원치않는 속성의 상속을 방지하기 위해 plot_ly()에 매개변수를 넣지않고 단순히 plotly 객체의 초기화 명령으로 사용도 가능하다.

covid19_df_100 |> 
  filter(iso_code == 'KOR') |> 
  ## plot_ly()로 시각화를 초기화
  plot_ly() |>
  ## 스캐터 trace 타입으로 X축에 date, Y축에 new_cases를 매핑한 시각화 생성
  add_trace(type = 'scatter', x = ~date, y = ~new_cases)

plotly 객체에서 가장 중요한 것은 trace의 종류이다. plot_ly()만을 사용하여 그래프를 완성할 때 trace의 종류를 생략하면 plotly에서 데이터를 파악하여 가장 좋은 trace를 설정해준다.