R로 CSV 시간 데이터의 히스토그램을 생성하는 방법

저는 24시간 동안의 로그를 나타내는 CSV 데이터를 가지고 있습니다:

svr01,07:17:14,'[email protected]','8.3.1.35'
svr03,07:17:21,'[email protected]','82.15.1.35'
svr02,07:17:30,'[email protected]','2.15.1.35'
svr04,07:17:40,'[email protected]','2.1.1.35'

데이터를 다음과 같이 읽습니다: tbl <- read.csv(logs.csv)

이 데이터를 히스토그램으로 그려서 시간당 히트 수를 확인할 수 있을까요?
이상적으로는 서버 01, 서버 02, 서버 03, 서버 04의 시간당 히트 수를 나타내는 4개의 막대를 얻고 싶습니다.

도움을 주셔서 감사합니다!

답변 1

당신이 말한 것을 제대로 이해했는지 모르겠으니, 답변을 두 부분으로 나누겠습니다. 첫 번째 부분은 시간을 플로팅에 사용할 수 있는 벡터로 변환하는 방법입니다.

a) 데이터를 시간으로 변환하기:

# df는 데이터프레임을 의미합니다
df$timestamp <- strptime(df$timestamp, format=%H:%M:%S)
df$hours <-  as.numeric(format(df$timestamp, format=%H))
hist(df$hours)

이렇게 하면 모든 서버에 대한 히스토그램이 생성됩니다. 만약 히스토그램을 분할하려면 이건 하나의 방법이며 물론 다른 방법도 있습니다:

b) ggplot2을 사용하여 히스토그램 만들기

#install.packages(ggplot2)
require(ggplot2)
ggplot(data=df) + geom_histogram(aes(x=hours), bin=1) +  facet_wrap(~ server)
# 또는 색상을 사용한다면,
ggplot(data=df) + geom_histogram(aes(x=hours, fill=server), bin=1)

c) 또 다른 패키지를 사용할 수도 있습니다:

 require(plotrix)
 l <- split(df$hours, f=df$server)
 multhist(l)

다음은 예제입니다. 세 번째는 비교하기 쉽지만 ggplot2은 보기에 더 좋다고 생각합니다.

EDIT

다음은 이러한 솔루션의 모습입니다.

첫 번째 솔루션:

두 번째 솔루션:

세 번째 솔루션:

답변 2

히스토그램(Histogram)은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 그래프로써, R 프로그래밍 언어를 활용하여 생성할 수 있습니다. 이번 글에서는 CSV 형식의 시간 데이터를 이용하여 R에서 히스토그램을 생성하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
우선 R을 실행하고, 필요한 패키지인 'ggplot2'와 'readr'을 설치합니다. 다음 명령어를 R 콘솔에 입력하여 패키지를 설치합니다.
```
install.packages(ggplot2)
install.packages(readr)
```
패키지가 설치되었다면, CSV 파일을 읽어와 데이터를 불러올 준비를 합니다. R 작업 디렉토리에 CSV 파일이 있다면 다음 명령어를 사용하여 데이터를 불러올 수 있습니다. 데이터는 변수에 저장됩니다.
```R
library(readr)
data <- read_csv(파일경로/파일이름.csv)
```
이제 데이터를 확인하고 어떤 변수를 히스토그램으로 나타내고 싶은지 결정합니다. 예를 들어, '시간' 변수를 사용하려면 다음과 같이 작성합니다.
```R
ggplot(data, aes(x = 시간)) +
geom_histogram(binwidth = 1)
```
위 코드에서 `binwidth`는 히스토그램 모양을 결정하는 매개변수입니다. 값이 작을수록 더 많은 막대로 히스토그램이 생성됩니다. 적절한 값은 데이터에 따라 다를 수 있으니 조정해보면서 원하는 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
마지막으로, 생성한 히스토그램을 출력하고 저장하고자 한다면 다음 명령어를 추가합니다.
```R
+ labs(title = 히스토그램 제목, x = x축 레이블, y = y축 레이블) +
ggsave(저장경로/저장이름.png)
```
위 코드에서 `히스토그램 제목`, `x축 레이블`, `y축 레이블`, `저장경로/저장이름.png`을 자신이 원하는 히스토그램 제목, 레이블, 저장 경로 및 파일 이름으로 변경합니다.
이렇게 하면 R을 사용하여 CSV 시간 데이터로부터 히스토그램을 생성할 수 있습니다. 데이터에 따라 매개변수를 조정하면서 원하는 시각화 결과를 얻을 수 있습니다. 히스토그램은 데이터 분포를 쉽게 이해할 수 있는 강력한 도구이므로, 데이터 분석 작업에 많은 도움이 될 것입니다.