어떻게 R에서 "월별 이벤트 수" 막대 그래프를 만들 수 있을까요?

나는 R에서 초보입니다.

나는 이 스타일로 리스트에 타임스탬프를 가지고 있습니다:

 [1] 2011-10-04 17:23:28 CEST 2011-10-04 17:26:13 CEST 2011-10-05 16:17:34 CEST 2011-10-07 09:59:37 CEST

이제 한 달에 얼마나 많은 이벤트가 발생하는지 보여주는 그래프를 그리고 싶습니다.

각 타임스탬프는 하나의 이벤트를 나타내며 이벤트가 없는 달이 있을 수 있습니다 (이는 0으로 표시되어야 함).

답변 1

벡터 시간을 데이터프레임의 열에 넣을 것입니다. 아래의 예시 데이터에는 현재 시간과 두 년 후 사이의 임의의 시간을 가진 1000개의 타임스탬프가 있습니다.

dat = data.frame(timestamp = Sys.time() + sort(round(runif(1000, (24*3600), (2*365*24*3600)))))

다음 단계는 타임스탬프가 속하는 월과 해를 식별하는 새로운 열을 만드는 것입니다:

dat$month = strftime(dat$time, %b)
dat$year = strftime(dat$time, %Y)

이제 plyr 패키지의 count를 사용하여 각 연도마다 월별 타임스탬프를 카운트할 수 있습니다.

library(plyr)
timestamps_month = count(dat, vars = c(month,year))

그리고 ggplot2로 히스토그램을 생성합니다:

library(ggplot2)
ggplot(data = timestamps_month) + geom_bar(aes(x = month, y = freq, fill = year), stat=identity, position = dodge)

결과 플롯이 어떻게 보이는지에 대한 예제는 이 Stack Overflow 게시물을 참조하십시오:

CSV 시간 데이터로 R에서 히스토그램을 생성하는 방법?

답변 2

R에서 월별 이벤트 수 막대그래프 만드는 방법
R은 데이터 시각화에 이상적인 통계적 프로그래밍 언어입니다. 이를 사용하여 월별 이벤트 수를 시각화하는 막대그래프를 만들 수 있습니다. 이 논문에서는 R의 ggplot2 패키지를 사용하여 이벤트 데이터를 쉽게 시각화하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 이 방법은 검색 엔진 최적화(SEO)에 맞춰 작성되었습니다.
처음으로, 데이터를 불러와야 합니다. 우리 예시에서는 events.csv라는 이름의 CSV 파일을 사용합니다. 파일에는 date 열이 있으며, 이벤트가 발생한 날짜를 나타냅니다. 데이터를 불러오기 위해 다음 코드를 사용합니다.
```R
events <- read.csv(events.csv)
```
데이터를 성공적으로 불러온 후, 전처리 단계로 넘어갑니다. 날짜 열을 R의 기본 날짜 형식으로 변환해야 합니다. 이를 위해 lubridate 패키지를 설치하고 로드해야 합니다.
```R
install.packages(lubridate)
library(lubridate)
```
다음으로, 날짜를 월 단위로 그룹화하고 각 그룹의 이벤트 수를 계산합니다.
```R
events$month <- month(events$date)
events_per_month <- table(events$month)
```
이제, 이벤트 수를 시각화합니다. 이를 위해 ggplot2 패키지를 설치하고 로드해야 합니다.
```R
install.packages(ggplot2)
library(ggplot2)
```
ggplot2 패키지를 사용하여 월별 이벤트 수 막대그래프를 생성합니다.
```R
ggplot(data = data.frame(month = names(events_per_month), events = events_per_month), aes(x = month, y = events)) +
geom_bar(stat = identity, fill = blue) +
labs(x = 월, y = 이벤트 수) +
ggtitle(월별 이벤트 수)
```
이렇게하면 데이터의 월별 이벤트 수를 보여주는 막대 그래프가 생성됩니다. 이제 검색 엔진에서 이 문서를 찾기 쉽도록 SEO 키워드를 적절하게 사용해 논문을 마무리합니다.
데이터 시각화, R, ggplot2, 막대그래프, 월별 이벤트 수 등과 같은 SEO 키워드를 포함하는 글을 작성하여 검색 엔진 최적화를 향상시킬 수 있습니다.