사용데이터 : https://2stndard.tistory.com/68
trace의 공통 속성(Attribute) - symbol 관련 속성
symbol, symbols
symbol
은 점의 형태를 설정하는 속성이다. 앞서
color
와 같이 symbol
도 매핑할 변수를 설정하는
속성이고 symbols
는 변수 카테고리에 따라 설정하는 점의
형태를 설정하는 속성이다. color
와 다른 점은 연속형 변수에
매핑되는 symbol
은 단 하나의 카테고리로 분류된다는 점이다.
그렇기 때문에 좌표에 표시되는 점의 형태는 다르게 보이지만 범례에
구분되어 표현되지는 않는다는 점이다. 다음의 예를 살펴보자.
df_취업률_symbol <- df_취업률_2000 |>
## 심볼 설정을 위한 열 생성
mutate(symbol = case_when(
대계열 == '인문계열' ~ 1,
대계열 == '사회계열' ~ 2,
대계열 == '교육계열' ~ 3,
대계열 == '자연계열' ~ 4,
대계열 == '공학계열' ~ 5,
대계열 == '의약계열' ~ 6,
대계열 == '예체능계열' ~ 7)
)
## 심볼 설정을 위한 열이 추가된 데이터프레임에서
df_취업률_symbol |>
plot_ly(x = ~졸업자수, y = ~취업자수,
## symbol을 연속형 수치 변수에 매핑
symbol = ~symbol) |>
layout(title = '졸업자 대비 취업자수', margin = margins)
df_취업률_symbol |>
plot_ly(x = ~졸업자수, y = ~취업자수,
## symbol을 팩터형 변수에 매핑
symbol = ~factor(symbol)) |>
layout(title = '졸업자 대비 취업자수', margin = margins)
앞의 예에서 ‘symbol’ 열은 대계열을 수치로 표현한 열로 수치형 열이다.
수치형 열이기 때문에 연속형 변수로 취급되고 이 열을 변수로 바로 사용하면
왼쪽과 같이 점의 모형은 달리지지만 하나의 trace(trace 0)로 표현된다.
반면 오른쪽과 같이 ‘symbol’ 열을 factor()
를 사용하여 팩터로
전환하면 이산형 변수가 되기 때문에 각각의 카테고리를 trace로 구분하여
추가되기 때문에 색까지 구분해주며 범례에서 각각의 trace로 표현된다.
plotly
에서는 0번부터 52번까지 총 53개의
symbol
을 제공한다. 이 기본 53개의 도형 번호에 100을 더하면
내부가 빈 ’open’형 심볼, 200을 더하면 점이 찍힌 ’dot’형 심볼, 300을
더하면 내부가 비고 점이 찍힌 ’open-dot’형 심볼을 의미한다.
df_취업률_symbol |>
plot_ly(x = ~졸업자수, y = ~취업자수,
symbol = ~factor(symbol),
## symbols를 심볼 이름으로 설정
symbols = c('circle', 'circle-open', 'circle-dot', "circle-open-dot",
"square", "square-open", "square-dot")) |>
layout(title = '졸업자 대비 취업자수', margin = margins)
symbol
에 변수를 매핑하지 않고 특정 심볼을 설정할 경우는
색의 설정과 같이 I()
를 사용한다.
df_취업률_symbol |>
## symbol을 심볼 이름으로 설정
plot_ly(x = ~졸업자수, y = ~취업자수, symbol = 'circle-open') |>
layout(title = '졸업자 대비 취업자수', margin = margins)
df_취업률_symbol |>
## symbol을 I()를 사용하여 심볼 이름으로 설정
plot_ly(x = ~졸업자수, y = ~취업자수, symbol = I('circle-open')) |>
layout(title = '졸업자 대비 취업자수', margin = margins)
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