[디블로터] ⑪인터랙티브 차트도 손쉽게…‘플로틀리’ 패키지

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R는 꽤 유용한 시각화 도구로 사용하기 좋습니다. 기본적으로 제공하는 플롯으로 개략적인 모습을 파악하기도 쉽습니다. 지지플롯2 패키지를 이용하면 훨씬 다양하고, 미적으로도 깔끔한 그래프를 그릴 수 있습니다. 다만 지지플롯을 활용해서 바로 인터랙티브한 그래프를 만들기는 어렵습니다.

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사진 = 플로틀리 홈페이지 화면 갈무리

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사진 = 플로틀리 홈페이지 화면 갈무리

그러나 최근 오픈소스로 공개된 ‘플로틀리 패키지‘를 활용하면 손쉽게 인터랙티브 차트를 만들어 낼 수 있습니다. 3D차트도 가능합니다. 플로틀리는 R 외에도 파이썬, 엑셀 등에서도 활용할 수 있습니다. 돈을 내면 플로틀리에서 제공하는 클라우드와 비교적 쉽게 차트를 그릴 수 있는 솔루션도 활용할 수 있습니다. R에서의 플로틀리 패키지 활용법을 알아보겠습니다.

플로틀리 패키지에서 제공하는 함수를 활용하는 법은 다음과 같습니다. R에서 기본으로 제공하는 아이리스 데이터를 예로 살펴보겠습니다.

 plot_ly(iris, x = Petal.Length, y = Petal.Width, color = Sepal.Length, colors = c(“#132B43”, “#56B1F7”), mode = “markers”)

x = x축, y = y축, colors = c(그라데이션 색상 시작값, 그라데이션 색상 끝값), mode = 그래프 유형

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사진 = 플로틀리 홈페이지 화면 갈무리

물론 플로틀리 패키지를 공부하면 좀 더 다채롭게 활용할 수 있습니다. 하지만 플로틀리 패키지를 따로 공부하지 않아도 활용할 수 있습니다. 지지플롯2 패키지의 활용법만 안다면, 단 하나의 함수만으로도 간편하게 인터랙티브 차트를 만들 수 있습니다. 지지플롯2 패키지의 활용은 다음 기사를 참고하면 됩니다.

[디블로터] ③‘ggplot2’로 데이터 시각화하기

간단한 산점도 그래프를 그립니다.

test = ggplot(data = iris, aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, color=Species))+

geom_point()+

facet_wrap(~Species)

 

test

이런 그래프가 나옵니다.

plotly1

플로틀리 패키지를 활용하겠습니다. 위에서 만든 그래프에 ‘ggplotly()’ 함수만 사용하면 됩니다.

plotlyTest = ggplotly(test)

 

plotlyTest

plotly2

아까와 비슷하지만, 위에 버튼이 추가됐습니다. 마우스를 올리면 툴팁도 뜹니다. 드래그로 확대·축소도 가능합니다. 간편하게 인터랙티브 차트가 만들어진 셈입니다. 이 상태로 웹페이지로 추출해서 활용하면 됩니다.

플로틀리 R 이용자 가이드
플로틀리 블로그
플로틀리 클라우드(유료)

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