#50_140825_R_PIE CAHRT

# PIE CHART

 

l Pie Chart 는 왜 필요한가 ?

데이터를 각자 구별되는 그룹이나 범주에 포함시켜 각 조각의 크기가 다른

그룹에 비해서 상대적으로 얼마나 큰지 나타낼 때, 즉 비율을 보여 줄 때 사용

 

 

예 :

> (x <- data.frame(Genre=c('Sports','Strategy','Action','Shooter','Other'),

                 Units.sold=c(27500,11500,6000,3500,1500)))

 

     Genre Units.sold

1   Sports      27500                        <- 도수 (frequency) : 항목의 수 (Count)

2 Strategy      11500

3   Action       6000

4  Shooter       3500

5    Other       1500

- 양쪽 괄호면 결과값이 바로 나옴

 

 

> (y <- data.frame(Genre=c('Sports','Strategy','Action','Shooter','Other'),

                 Units.sold=c(27500,26500,26000,29000,28000)))

     Genre Units.sold

1   Sports      27500

2 Strategy      26500

3   Action      26000

4  Shooter      29000

5    Other      28000

 

 

 

> pie(x$Units.sold,labels=paste(x$Genre,x$Units.sold,sep=":"),col=rainbow(7),

main="비교 분석1")

 

 

> pie(y$Units.sold,labels=paste(y$Genre,y$Units.sold,sep=":"),col=rainbow(7),

main="비교 분석2")

      

 

 

>> y 그래프틑 각 장르별 판매된 게임의 비율을 비교할 때 파이 차트는 적절하지 않기 떄문에 bar plot이 필요하다

- bar plot은 범주들의 값이 비슷한 값을 가질 때 정밀한 비교를 하기 위해 유용

 

> barplot(x$Units.sold,names.arg=x$Genre,col=rainbow(7),main="비교 분석1")

 

> barplot(y$Units.sold,names.arg=y$Genre,col=rainbow(7),

main="비교 분석2",ylim=c(25000,30000),xpd=F)