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R에서 그림을 그릴 때 주로 ggplot2를 사용한다. 이때 다수의 그림을 그려야하는 상황에서 그림 하나씩을 따로 출력하거나 저장할 수도 있지만, 미리 합쳐두고 출력하거나 저장하면 더 간단히 자료 정리가 가능하다. 이럴 때 활용할 수 있는 패키지로 patchwork가 있다. https://patchwork.data-imaginist.com/ The Composer of Plots The ggplot2 package provides a strong API for sequentially building up a plot, but does not concern itself with composition of multiple plots. patchwork is a package that expands the A..

R로 데이터를 만들 때 색깔을 어떻게 할지 고민이 될 때가 많다. 이때 RColorBrewer 패키지를 사용하면 원하는 색깔 팔레트를 골라서 이쁜 색감의 figure를 그릴 수 있다 (https://r-graph-gallery.com/38-rcolorbrewers-palettes.html). 색깔이 어떤식으로 나오는지 미리 보기 위해서는 아래 사이트를 이용할 수 있다. https://colorbrewer2.org/#type=sequential&scheme=BuGn&n=3 ColorBrewer: Color Advice for Maps colorbrewer2.org 한편, 많은 수의 카테고리 데이터를 다룰 때 색깔이 구분이 안되는 경우가 종종 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 다음의 stackoverflo..

Python이든 R이든 데이터 프레임 (Data Frames)은 데이터 분석 시 가장 잘 다뤄지는 형식 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 R에서 데이터 프레임을 다루는 기본적인 코드들을 정리하였다. 기본 코드 library(dplyr) library(tidyverse) # Generate a data frame. df % filter(column %in% 'value1') # Pull df %>% pull(column1) # return a list of values from 'column1' # Ordering df %>% arrange(-A) # same with dplyr::arrange(df, -A) # Merge rownames(df) = c(1,2,3,4,5) df2