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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

강의 보기

연습 안내

  • nc_pal 색상 팔레트의 로그 변환 버전을 만드세요.
  • 로그 변환한 색상 팔레트를 leaflet 지도에 적용하세요.
  • 평균 소득의 변화를 더 쉽게 확인하려면 leaflet 지도에서 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))
코드 편집 및 실행