## [1] "AAPL" "MSFT"

이번에는 plotly의 Line chart에 대해 알아 보자. 지난 블로그에서는 가볍게 소개를 했다면 이번에는 Line chart에 대해 알아보고 몇가지 옵션들을 추가로 알아보려 한다. 이글의 전반적인 출처는 다음과 같다.

Plotly: Line Plots in R

1. 기본 Chart

우선 기본 차트를 보자. Orange 데이터를 사용 했으며, 이를 가지고 변형을 통해 line chart를 바꾸어 주자.

library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)

Orange %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_trace(x = ~age, y = ~circumference, color = ~Tree, mode = "lines") %>% 
  layout(
    title = "Line Chart",
    xaxis = list(title = "x축 이름"),
    yaxis = list(title = "y축 이름")
  )

2. Line별 옵션

2-1. 데이터 변형

각 선 별로 옵션값을 지정 해주자. 이를 위해서는 변형을 해야 하는데 Orange 데이터를 spread()함수를 사용하여 1~5까지의 Tree값을 각 컬럼으로 바꿔주자. 그리고 이를 Orange_2라고 지정 해두었다.

Orange_2 <- Orange %>% 
  spread(key = Tree, value = circumference) 

Orange_2 %>% 
  datatable(rownames = NULL, options = list(
    pageLength = 5
  ))

2-1. 라인별 옵션

이제 Orange_2 데이터를 가지고 각 선에 옵션을 주도록 하자.

우선 plot_ly()를 감싸주도록 한다.
각 컬럼(1~5)번에 대해 각각 add_trace()를 통해 추가 해주어야 한다.
type = “scatter”, mode = “lines”로 설정을 해준다.
line = (), 코드를 추가 하여 옵션을 넣어 준다.
- 이때 괄호 안에 옵션을 추가 해주었다.
옵션 내용
- 1번은 선의 두께를 4로 지정. (line = list(width = 4))
- 2번은 선의 형태를 dash로 지정. (line = list(dash = “dash”))
- 3번은 선의 형태를 dot로 지정. (line = list(dash = “dot”))
- 4번은 선을 굴곡지게 변경 (line = list(shape = “spline”))
- 5번은 선의 색을 검은색으로 지정 (line = list(color = “black”))
layout()은 Chart의 전반부의 옵션을 지정해주는 역할을 한다.
- 범례(legend)를 가로로 변경하고, x,y에 위치를 설정해주었다.

Orange_2 %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_trace(x = ~age, y = ~`1`, type = "scatter", name = "1 - width(4)",  mode = "lines",
            line = list(width = 4)) %>% 
  add_trace(x = ~age, y = ~`2`, type = "scatter", name = "2 - dash",  mode = "lines", 
            line = list(dash = "dash")) %>% 
  add_trace(x = ~age, y = ~`3`, type = "scatter", name = "3 - dot",  mode = "lines", 
            line = list(dash = "dot")) %>% 
  add_trace(x = ~age, y = ~`4`, type = "scatter", name = "4 - spline",  mode = "lines", 
            line = list(shape = "spline")) %>% 
  add_trace(x = ~age, y = ~`5`, type = "scatter", name = "5 - color(black)",  mode = "lines", 
            line = list(color = "black")) %>% 
  layout(
    legend=list(orientation = 'h', y=1.1, x=0.7)
  )

3. Time Series in R

다음은 날짜를 갖고 있는 데이터에 대해 알아보자. 보통 주식차트에서 자주 사용되곤 하는데, 날짜를 x축으로 갖고 있는 데이터라면 주식이 아니더라도 사용했을때 효과적로 사용할 수 있다. 우선 데이터를 준비 하자. Apple과, Microsoft의 2018-01-01 ~ 2019-01-01의 주식을 나타내는 데이터이다.

library(quantmod)
getSymbols(Symbols = c("AAPL", "MSFT"), from = '2018-01-01', to = '2019-01-01')

## [1] "AAPL" "MSFT"

df <- data.frame(Date = index(AAPL), AAPL[,6], MSFT[,6])

df %>% 
  datatable(rownames = NULL, options = list(
    pageLength = 5
  ))

3-1. Plotly Time Series Line Chart

이제 날짜를 갖고 있는 데이터는 어떻게더 효과적으로 표현할수 있느지 알아보자. 데이터를 plot_ly()로 감싸주고, add_trace()에 각각의 옵션은 직전에 했던 방법과 동일하다. 여기서 추가를 해줄 것은 layout 옵션이다. 이 부분에 대해서 더 자세히 알아보는것 보다는 아래의 코드를 그대로 복사 해서 써주는게 더 편하다.

layout을 추가 해준다.
xaxis = list()형식으로 추가 해주고 안에 옵션들을 넣어주자.
- rangeselector = list()옵션을 넣어주어 범위를 설정할 수 있도록 해준다.
- buttons은 rangeselector = list()의 괄호안에 추가로 넣어 주어 기간을 버튼으로 볼수 있도록 해주자.

df %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_trace(x = ~Date, y = ~AAPL.Adjusted, name = "Apple", type = "scatter",  mode = "lines") %>% 
  add_trace(x = ~Date, y = ~MSFT.Adjusted, name = "Microsoft", type = "scatter",  mode = "lines") %>% 
  layout(
    title = "Apple과 Microsoft 주식 비교",
    xaxis = list(
      rangeselector = list(
        buttons = list(
          list(
            count = 3,
            label = "3 mo",
            step = "month",
            stepmode = "backward"),
          list(
            count = 6,
            label = "6 mo",
            step = "month",
            stepmode = "backward"),
          list(
            count = 1,
            label = "1 yr",
            step = "year",
            stepmode = "backward"),
          list(
            count = 1,
            label = "YTD",
            step = "year",
            stepmode = "todate"),
          list(step = "all"))),
      rangeslider = list(type = "date")),
    yaxis = list(title = "Price"))

4. 목적 전달형 시각화

이번에는 목적 전달을 목표로 하는 시각화를 해보자. 기존의 시각화 역시 목적을 전달하는 목적이 있겠다만, 데이터 자체를 객관적으로 표현하기 때문에 목적을 전달하는데 명확하지 않다. Text옵션과 더불어서 위에서 표현 했던 Apple와 Microsort의 데이터의 특징을 잡아 보자.

4-1. Text 표시

우선 Text 표시 세팅을 해주어야한다. 텍스트는 Apple, Microsoft각각 처음부분, 최대값, 마지막 부분을 기준으로 추가 해주었다. 설정 방법은 다음과 같다. 옵션에 대한 설명중 특별한 사항만 소개 하도록 한다.

x = : Text데이터의 x좌표의 위치를 표시 한다.
- apple_head: df$Date[1] (apple의 첫번째 날짜이므로 첫번째에 위치 시킨다)
- apple_tail: df$Date[251] (apple의 마지막 날짜로, 마지막 인덱스를 주어 위치시킨다.)
- apple_max: df$Date[which.max(df$AAPL.Adjusted)] (apple 주가의 최대값을 which.max()함수로 찾아 위치 시킨다.)
y = : Text데이터의 y좌표의 위치를 표시 한다.
- apple_head: df$AAPL.Adjusted[1] (apple의 첫번째 날짜이므로 첫번째에 위치 시킨다)
- apple_tail: df$AAPL.Adjusted[251] (apple의 마지막 날짜로, 마지막 인덱스를 주어 위치시킨다.)
- apple_max: df$AAPL.Adjusted[which.max(df$AAPL.Adjusted)] (apple 주가의 최대값을 which.max()함수로 찾아 위치 시킨다.)
xanchor =, yanchor = : 좌표를 정햇으면 Text가 어디에 위치 하는지를 나타낸다.
- right: 오른쪽에 위치 하는것이 아니라 점을 오른쪽에 두겠다는 의미 (즉, 왼쪽에 위치한다.)
- left: 점을 왼쪽에 두겠다는 의미 (즉, 오른쪽에 위치한다.)
- meddle: 점을 가운데 두겠다는 의미 (즉, 중간에 위치한다.)
- bottom: 점을 아래에 두겠다는 의미 (즉, 위에 위치한다.)
- top: 점을 위에 두겠다는 의미 (즉, 아래에 위치한다.)

apple_head <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[1],
  y = df$AAPL.Adjusted[1],
  xanchor = 'right',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Apple \n", Date[1] ,'\n', round(AAPL.Adjusted[1],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

apple_tail <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[251],
  y = df$AAPL.Adjusted[251],
  xanchor = 'left',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Apple \n", Date[251] ,'\n', round(AAPL.Adjusted[251],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

apple_max <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[which.max(df$AAPL.Adjusted)],
  y = df$AAPL.Adjusted[which.max(df$AAPL.Adjusted)],
  xanchor = 'middle',
  yanchor = 'bottom',
  text = ~paste("Apple Max \n", Date[which.max(df$AAPL.Adjusted)] ,'\n', round(AAPL.Adjusted[which.max(df$AAPL.Adjusted)],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

microsoft_head <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[1],
  y = df$MSFT.Adjusted[1],
  xanchor = 'right',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Microsoft \n", Date[1] ,'\n', round(MSFT.Adjusted[1],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

microsoft_tail <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[251],
  y = df$MSFT.Adjusted[251],
  xanchor = 'left',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Microsoft \n", Date[251] ,'\n', round(MSFT.Adjusted[251],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

microsoft_max <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[which.max(df$MSFT.Adjusted)],
  y = df$MSFT.Adjusted[which.max(df$MSFT.Adjusted)],
  xanchor = 'middle',
  yanchor = 'bottom',
  text = ~paste("Microsoft Max \n", Date[which.max(df$MSFT.Adjusted)] ,'\n', round(MSFT.Adjusted[which.max(df$MSFT.Adjusted)],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

4-2. Plotly 시각화

Text 옵션을 미리 정해 주었으니 이제 그래프를 그려보자. 우선 선 그래프는 그려놓았으며, 점을 추가 하고 배경을 없애는 과정을 거친 후 텍스트 옵션을 추가 해준다.

a) 점 추가

위의 Text옵션과 같이 각각의 점을 추가 해주자. 각각 처음, 마지막, 최대값을 위치 시켜 점을 추가 해주었다.

add_trace(x = ~c(Date[1], Date[251], Date[which.max(AAPL.Adjusted)]), 
            y = ~c(AAPL.Adjusted[1], AAPL.Adjusted[251], AAPL.Adjusted[which.max(AAPL.Adjusted)]), 
            type = "scatter", mode="makers", marker = list(size = 10, color = "red")) %>% 
add_trace(x = ~c(Date[1], Date[251], Date[which.max(MSFT.Adjusted)]), 
            y = ~c(MSFT.Adjusted[1], MSFT.Adjusted[251], MSFT.Adjusted[which.max(MSFT.Adjusted)]), 
            type = "scatter", mode="makers",  marker = list(size = 10, color = "blue")) %>%

b) 배경 설정

title을 설정 해주고, xaxis,yaxis, showlegend각각 옵션에 아래와 같은 설정을 해주도록 한다.

  layout(
    title = "Apple과 Microsoft 주식 변화", 
    xaxis = list(showgrid = FALSE),
    yaxis = list(title = "", showgrid = FALSE),
    showlegend = FALSE
  )

c) Text 옵션 추가

이제 마지막으로 Text옵션을 추가 해주는 단계를 가져주자. 위의 Text 옵션을 만들어 주었으며, 각각 layout를 추가 해준뒤 annotations에 각각 추가 해주면 된다.

  layout(
    annotations = apple_max
  ) %>% 
  layout(
    annotations = microsoft_head
  ) %>% 
  layout(
    annotations = microsoft_tail
  ) %>% 
  layout(
    annotations = microsoft_max
  )

d) 목적 전달형 시각화의 최종 코드

목적 전달형 시각화의 최종 코드는 다음과 같다.

apple_head <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[1],
  y = df$AAPL.Adjusted[1],
  xanchor = 'right',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Apple \n", Date[1] ,'\n', round(AAPL.Adjusted[1],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

apple_tail <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[251],
  y = df$AAPL.Adjusted[251],
  xanchor = 'left',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Apple \n", Date[251] ,'\n', round(AAPL.Adjusted[251],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

apple_max <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[which.max(df$AAPL.Adjusted)],
  y = df$AAPL.Adjusted[which.max(df$AAPL.Adjusted)],
  xanchor = 'middle',
  yanchor = 'bottom',
  text = ~paste("Apple Max \n", Date[which.max(df$AAPL.Adjusted)] ,'\n', round(AAPL.Adjusted[which.max(df$AAPL.Adjusted)],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

microsoft_head <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[1],
  y = df$MSFT.Adjusted[1],
  xanchor = 'right',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Microsoft \n", Date[1] ,'\n', round(MSFT.Adjusted[1],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

microsoft_tail <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[251],
  y = df$MSFT.Adjusted[251],
  xanchor = 'left',
  yanchor = 'middle',
  text = ~paste("Microsoft \n", Date[251] ,'\n', round(MSFT.Adjusted[251],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)

microsoft_max <- list(
  xref = 'x',
  yref = 'y',
  x = df$Date[which.max(df$MSFT.Adjusted)],
  y = df$MSFT.Adjusted[which.max(df$MSFT.Adjusted)],
  xanchor = 'middle',
  yanchor = 'bottom',
  text = ~paste("Microsoft Max \n", Date[which.max(df$MSFT.Adjusted)] ,'\n', round(MSFT.Adjusted[which.max(df$MSFT.Adjusted)],3)),
  font = list(family = 'Arial',
              size = 16,
              color = 'rgba(67,67,67,1)'),
  showarrow = FALSE)


df %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_trace(x = ~Date, y = ~AAPL.Adjusted, name = "Apple", 
            type = "scatter",  mode = "lines", line = list(width = 1, color = "red")) %>% 
  add_trace(x = ~Date, y = ~MSFT.Adjusted, name = "Microsoft", 
            type = "scatter",  mode = "lines", line = list(width = 1, color = "blue")) %>% 
  add_trace(x = ~c(Date[1], Date[251], Date[which.max(AAPL.Adjusted)]), 
            y = ~c(AAPL.Adjusted[1], AAPL.Adjusted[251], AAPL.Adjusted[which.max(AAPL.Adjusted)]), 
            type = "scatter", mode="makers", marker = list(size = 10, color = "red")) %>% 
  add_trace(x = ~c(Date[1], Date[251], Date[which.max(MSFT.Adjusted)]), 
            y = ~c(MSFT.Adjusted[1], MSFT.Adjusted[251], MSFT.Adjusted[which.max(MSFT.Adjusted)]), 
            type = "scatter", mode="makers",  marker = list(size = 10, color = "blue")) %>% 
  layout(
    title = "Apple과 Microsoft 주식 변화", 
    xaxis = list(showgrid = FALSE),
    yaxis = list(title = "", showgrid = FALSE),
    showlegend = FALSE
  ) %>% layout(
    annotations = apple_head
  ) %>% layout(
    annotations = apple_tail
  ) %>% 
  layout(
    annotations = apple_max
  ) %>% 
  layout(
    annotations = microsoft_head
  ) %>% 
  layout(
    annotations = microsoft_tail
  ) %>% 
  layout(
    annotations = microsoft_max
  )

총평

이번에는 Plotly의 Line Chart를 자세하게 알아 보았다. Plotly를 효과적으로 사용하기 위해서는 아직 더 알아야 할 것을이 많으며, 다음 Bar Chart를 소개하면서 추가적으로 소개 하고 Plotly의 전반적인 블로깅은 마무리 하도록 해야 겠다.

[R] 2. Plotly와 Line chart