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로그 스케일 x축으로 인구 시각화하기

이전 연습 문제에서는 국가별 인구 분포를 나타내는 히스토그램을 만들었습니다. 일부 국가의 인구가 다른 국가들보다 훨씬 많아서 분포가 크게 치우쳐 있다는 점을 보셨을 거예요. 그 결과, 대부분의 데이터가 그래프의 아주 작은 구간에 몰려 보이게 됩니다. (이 히스토그램에서는 인구의 중앙값이나 최솟값을 파악하기 어려운 점을 떠올려 보세요.)

히스토그램을 더 유익하게 만들기 위해, x축을 로그 스케일로 바꿔 볼 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Tidyverse 입문

강의 보기

연습 안내

  • 제공된 코드를 사용해 gapminder_1952 데이터셋으로 1952년 국가별 인구(pop)의 히스토그램을 만들고, scale_x_log10()으로 x축을 로그 스케일로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

library(gapminder)
library(dplyr)
library(ggplot2)

gapminder_1952 <- gapminder %>%
  filter(year == 1952)

# Create a histogram of population (pop), with x on a log scale
코드 편집 및 실행