R에서 데이터 시각화

R 에코시스템은 다양한 기능으로 가득 찬 여러 그래프 라이브러리를 제공합니다. 기본적으로 Microsoft Fabric의 모든 Apache Spark 풀에는 큐레이팅되고 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 집합이 포함되어 있습니다. Microsoft Fabric 라이브러리 관리 기능을 사용하여 추가 라이브러리 또는 버전을 추가하거나 관리합니다.

필수 조건

• Microsoft Fabric 구독을 가져옵니다. 또는 무료 Microsoft Fabric 평가판에 등록합니다.

• Microsoft Fabric에 로그인합니다.

• 홈페이지 왼쪽의 환경 전환기를 사용하여 Synapse 데이터 과학 환경으로 전환합니다.

  

• 전자 필기장을 열거나 만듭니다. 방법을 알아보려면 Microsoft Fabric Notebook을 사용하는 방법을 참조 하세요.

• 언어 옵션을 SparkR(R) 로 설정하여 기본 언어를 변경합니다.

• 레이크하우스에 전자 필기장을 첨부합니다. 왼쪽에서 추가를 선택하여 기존 레이크하우스를 추가하거나 레이크하우스를 만듭니다.

ggplot2

ggplot2 라이브러리는 데이터 시각화 및 예비 데이터 분석에 널리 사용됩니다.

%%sparkr
library(ggplot2)
data(mpg, package="ggplot2") 
theme_set(theme_bw()) 

g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy))

# Scatterplot
g + geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=F) +
  labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", 
       y="hwy", 
       x="cty", 
       title="Scatterplot with overlapping points", 
       caption="Source: midwest")

rbokeh

rbokeh 는 대화형 그래픽을 만들기 위한 네이티브 R 그리기 라이브러리입니다.

library(rbokeh)
p <- figure() %>%
  ly_points(Sepal.Length, Sepal.Width, data = iris,
    color = Species, glyph = Species,
    hover = list(Sepal.Length, Sepal.Width))
p

R Plotly

Plotly 는 대화형 게시 품질 그래프를 만드는 R 그래프 라이브러리입니다.

library(plotly) 

fig <- plot_ly() %>% 
  add_lines(x = c("a","b","c"), y = c(1,3,2))%>% 
  layout(title="sample figure", xaxis = list(title = 'x'), yaxis = list(title = 'y'), plot_bgcolor = "#c7daec") 

fig

Highcharter

Highcharter 는 Highcharts JavaScript 라이브러리 및 해당 모듈에 대한 R 래퍼입니다.

library(magrittr)
library(highcharter)
hchart(mtcars, "scatter", hcaes(wt, mpg, z = drat, color = hp)) %>%
  hc_title(text = "Scatter chart with size and color")

관련 콘텐츠

• SparkR 사용 방법
• sparklyr를 사용하는 방법
• Tidyverse를 사용하는 방법
• R 라이브러리 관리
• 자습서: 아보카도 가격 예측
• 자습서: 비행 지연 예측