로그 변환해 볼까요
NC의 우편번호별 평균 소득 사분위를 살펴보죠.
summary(high_inc$mean_income)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
55947 62380 71655 83682 90695 550849
범위가 거의 $500,000에 이르네요! 하지만 중앙값이 최댓값보다 최솟값에 훨씬 가까워서 오른쪽으로 치우친 분포임을 보여줍니다. 평균 소득 변수에 매우 큰 값들이 포함되어 있기 때문에, 연속형 색상 그라디언트만으로는 해석이 쉽지 않아요. 오른쪽으로 치우친 변수를 로그 변환하면 큰 값들이 평균에 더 가까워져 분포가 보다 대칭적으로 바뀝니다.
지도에서 평균 소득을 로그 변환하면 고소득 우편번호 전반의 색상 그라디언트 변화가 커지고, 주 전역의 평균 소득 분포를 더 잘 시각화할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 만드는 leaflet 인터랙티브 지도
연습 안내
- nc_pal 색상 팔레트의 로그 변환 버전을 만드세요.
- 로그 변환한 색상 팔레트를
leaflet지도에 적용하세요. - 평균 소득의 변화를 더 쉽게 확인하려면
leaflet지도에서 지도 타일을 주석 처리하세요(지도 타일을 추가하는 함수 앞에 공백 없이 #을 붙이세요).
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Use the log function to create a new version of nc_pal
nc_pal <- colorNumeric("YlGn", domain = ___(high_inc@data$mean_income))
# comment out the map tile
high_inc %>%
leaflet() %>%
___addProviderTiles("CartoDB") %>%
# apply the new nc_pal to the map
addPolygons(weight = 1, color = ~nc_pal(___(mean_income)), fillOpacity = 1,
label = ~paste0("Mean Income: ", dollar(mean_income)),
highlightOptions = highlightOptions(weight = 5, color = "white", bringToFront = TRUE))