변환(Transformations)
심하게 치우친 분포는 시각화만으로는 정보를 파악하기 어렵게 만듭니다. 변환은 더 미묘한 구조를 드러내는 데 도움이 됩니다.
여기서는 오른쪽으로 크게 치우친 population 변수를 자연로그 함수(R의 log())로 변환해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 하는 탐색적 데이터 분석
연습 안내
gap2007 데이터를 사용해서 다음을 수행하세요:
- population 변수의 밀도 그래프를 그리세요.
- population의 자연로그를 계산해
log_pop이라는 새 열로 추가하고, 이를gap2007에 다시 저장하세요. - 변환된 변수의 밀도 그래프를 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create density plot of old variable
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___
# Transform the skewed pop variable
gap2007 <- gap2007 %>%
mutate(___)
# Create density plot of new variable
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___