ggplot2 핵심

Shiny 앱에서 가장 자주 보이는 것이 그래프입니다. ggplot2는 R에서 가장 널리 쓰이는 시각화 패키지로, 레이어를 쌓아가며 그래프를 만드는 방식으로 동작합니다.

library(ggplot2)
# 또는
library(tidyverse)  # ggplot2 포함

레이어 개념

ggplot2의 핵심 개념은 "레이어를 쌓는다"는 것입니다. 그림을 그리는 것처럼 캔버스(ggplot)를 만들고, 그 위에 점, 선, 막대 등을 올립니다.

ggplot(data = 데이터프레임) +      # 1. 캔버스 설정
  aes(x = x열, y = y열) +         # 2. 데이터 매핑
  geom_point()                     # 3. 기하 도형(점) 추가

+ 기호로 레이어를 추가합니다. 파이프(|>)가 아닌 +를 사용한다는 점을 기억하세요.

aes() — 미적 요소 매핑

aes()는 데이터의 어떤 열을 시각적 속성(x축, y축, 색상, 크기 등)에 연결할지 정합니다.

# 기본 매핑
aes(x = score, y = year)

# 색상과 크기도 데이터로 결정
aes(x = score, y = year, color = dept, size = score)

color, fill, size, shape, alpha 등이 자주 사용하는 미적 속성입니다.

geom_* — 기하 도형

geom_* 함수가 실제로 그래프 위에 무언가를 그립니다.

# 실습 데이터
df <- data.frame(
  x = c(1, 2, 3, 4, 5),
  y = c(3, 7, 5, 9, 6),
  group = c("A", "B", "A", "B", "A")
)

산점도

ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point(size = 3, color = "steelblue")

선 그래프

ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "steelblue") +
  geom_point(size = 3)  # 점도 함께 추가

막대 그래프

ggplot(df, aes(x = group, fill = group)) +
  geom_bar()  # 각 그룹의 빈도를 자동 계산

# 미리 계산된 값으로 막대 높이 지정
ggplot(df, aes(x = group, y = y)) +
  geom_col(fill = "steelblue")

히스토그램

set.seed(42)
data <- data.frame(value = rnorm(500, mean = 50, sd = 10))

ggplot(data, aes(x = value)) +
  geom_histogram(bins = 30, fill = "steelblue", color = "white")

박스플롯

ggplot(df, aes(x = group, y = y, fill = group)) +
  geom_boxplot()

theme — 스타일 조정

그래프의 배경, 글꼴, 축 등 시각적 스타일을 변경합니다.

ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  theme_minimal()   # 미니멀 스타일

자주 사용하는 기본 테마입니다.

세부 요소는 theme()으로 직접 조정합니다.

ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 12),
    legend.position = "bottom"
  ) +
  labs(
    title = "점수 분포",
    x = "X 값",
    y = "Y 값"
  )

Shiny에서 ggplot2 사용하기

Shiny에서는 renderPlot() 안에 ggplot2 코드를 넣습니다.

server <- function(input, output, session) {
  output$plot <- renderPlot({
    ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
      geom_point(size = 3) +
      theme_minimal() +
      labs(
        title = "연비와 차 무게의 관계",
        x = "무게 (1000 lbs)",
        y = "연비 (mpg)",
        color = "실린더 수"
      )
  })
}

사용자 입력에 따라 그래프를 바꾸는 패턴을 PART 04에서 자세히 다룹니다.

빠른 참고 — 자주 쓰는 조합

# 그룹별 색상 구분 산점도
ggplot(data, aes(x = x, y = y, color = group)) +
  geom_point() +
  theme_minimal()

# 그룹별 막대 그래프 (나란히)
ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = group)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  theme_minimal()

# 그룹별 히스토그램 (겹치기)
ggplot(data, aes(x = value, fill = group)) +
  geom_histogram(alpha = 0.5, position = "identity") +
  theme_minimal()