traffic <- read.csv("교통 사고 데이터.csv")
str(traffic) # 구조 요약
summary(traffic) # 데이타 프레임 요약


unique(traffic$사고유형_대분류)
# [1] 차대사람 차량단독 차대차  
# Levels: 차대사람 차대차 차량단독

# table : 빈도 별 카테고리를 작성 하여 표를 만들어줌
circle <- table(traffic$사고유형_대분류)
circle
# 차대사람   차대차 차량단독 
# 1647     1646      826 

# 자료형 확인
mode(circle)
class(circle)

# init.angle : pie 차트의 위상 각
# 레이블 붙히기
myLabels01 <- paste(names(circle), "\n", circle)
pie(x = circle, main = "사고 유형", col = myColor, init.angle = 45, labels = myLabels01)

# 다른 차트
install.packages("plotrix")
library(plotrix)
# ?pie3D.labels

# 3D파이차트
pieCusChar <- pie3D(circle, main = "파이차트")
# 3D파이차트 레이블 붙히기
pec <- paste(names(circle), "\n", round(circle/sum(circle)*100, 2), "%")
pie3D.labels(pieCusChar, labels = pec, labelcex = 0.8)

# "도로형태_대분류" 로 파이 그래프 그리기
table01 <- table(traffic$도로형태_대분류)
priCusChar01 <- pie3D(table01, main = "도로형태 대분류")

# 파이 차트 그리기
pec01 <- paste(names(table01), "\n", round(table01/sum(table01)*100, 2), "%")
pie3D.labels(priCusChar01, labels = pec01, labelcex = 0.8, minsep = 1.1)

# 히스토그램 그리기
students <- read.csv("students_height.csv", header = T)
students

# 정보 확인
summary(students)

# density : 밀도
# 키 값으로 히스토 그램 그리기(빈도수 차트)
height <- students$키
hist_Info <- hist(height)

# 빈도 ON
hist_Info <- hist(height, freq = T)

# 빈도 OFF
# 정보를 출력해줌.
hist_Info <- hist(height, freq = F)
attributes(hist_Info)
hist_Info

# 빈도 계산
# 확률 밀도 총합.
totalSum <- sum(hist_Info$density)
totalSum

# 계급 * 확률 밀도의 총합
# 네모 박스의 넓이 가 결국 총합.
all_prop <- sum(totalSum * 5)
all_prop

# 빈도수 더 쪼개기(breaks)
# 빈도 기준을 쪼개면 더 세세해 진다.
histinfo <- hist(height, breaks = 10)
histinfo <- hist(height, breaks = 20)

# 커스텀 breaks
custom_brk <- seq(150, 190, 5)
custom_brk
histinfo <- hist(height, breaks = custom_brk)

# 바 속성 색상 주기
myColor <- rainbow(15)
histinfo <- hist(height, breaks = 10, main = "학생들의 키", col = myColor, xlim = c(159, 185))

# 경상자수
height01 <- table(traffic$경상자수)
histinfo01 <- hist(height01, main = "경상자들수")
histinfo01

# 
v1 <- c(10, 12, 15, 11, 20)
v2 <- c(5, 7, 15, 8, 9)
v3 <- c(11, 20, 15, 18, 13)

# 통계개념에 의해서 15가 이상치
# boxstats <- boxplot(v1, v2, v3, col=rainbow(3), names=c('B', 'Y', 'P'), horizontal = F) #default
boxstats <- boxplot(v1, v2, v3, col=rainbow(3), names=c('B', 'Y', 'P'), horizontal = T)

# 목록중 stats 를 보면 최소 최대 사분위계수를 알 수 있다.
# n은 각 그룹당 값 갯수
# out은 이상치 를 이야기함. 여기서 이상치는 15
# out은 그룹과 같이 보아야 한다.
# names는 컬럼 이름
boxstats

######################################################################################

getColorValue <- function(vec) {
  
  return(rainbow(length(vec)))
}

data <- read.csv("2000-2013년 연령별실업율_연령별평균_세로.csv")
str(data) # 구조
# 'data.frame':	14 obs. of  6 variables:
#   $ 연도     : Factor w/ 14 levels "2000년","2001년",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
# $ X20대    : num  7.5 7.4 6.6 7.7 7.9 7.7 7.7 7.1 7 7.9 ...
# $ X30대    : num  3.6 3.2 2.9 3 3.1 3.3 3 3.2 3.1 3.6 ...
# $ X40대    : num  3.5 3 2 2.2 2.3 2.6 2.3 2 2.1 2.5 ...
# $ X50대    : num  3.3 2.8 2 2.2 2.3 2.5 2.2 2.1 2 2.5 ...
# $ X60세이상: num  1.5 1.2 1.1 1 1.2 1.3 1.4 1.4 1.2 1.6 ...
dim(data) # 14행 6열
# [1] 14  6
head(data) # 확인해보기기
# 연도 X20대 X30대 X40대 X50대 X60세이상
# 1 2000년   7.5   3.6   3.5   3.3       1.5
# 2 2001년   7.4   3.2   3.0   2.8       1.2
# 3 2002년   6.6   2.9   2.0   2.0       1.1
# 4 2003년   7.7   3.0   2.2   2.2       1.0
# 5 2004년   7.9   3.1   2.3   2.3       1.2
# 6 2005년   7.7   3.3   2.6   2.5       1.3

# 컬럼이름 바꾸기
colnames(data) <- c("연도", "20대", "30대", "40대", "50대", "60대이상")
age_20 <- data$`20대`
plot(age_20, xlab="", ylab="", main="연령별 실업율 현황", col="violet", type="o", lwd=2, axes=F, ylim=c(0, 11))

len <- c(3:6)
mycolor <- getColorValue(len)

# for문으로 꺾은선 그리기
for(idx in len) {
  age <- data[, idx]
  # las : 2를 주면 90도 회전
  lines(age, col=mycolor[idx-2], type='o', lwd=2)
}

# 
rowsu <- nrow(data)
rowsu

colname <- data$연도
colname

# x, y 레이블 그려줌. 그리기 전에 먼저 plot 함수에 axes=F 를 인자로 줘야함.
# X레이블 side값이 1:x 2:y
axis(side=1, at=1:rowsu, label=colname, las=2)
# y레이블
axis(side=2, las=1)

# 가이드선 그리기.
abline(h=seq(0, 10, 1), v=seq(1, rowsu, 1), lty=2, lwd=2)

# 우측 상단 범례 그리기
column_name <- colnames(data[2:6])
column_name
# gsub(바뀔단어, 새단어, 작업대상) sub:sutstitute
# new_column_name <- gsub('X', ', column_name')

colors <- getColorValue(column_name)
# x : topright(오른쪽 위), bg : 범례 바탕색
legend(x = "topright", column_name, cex=0.8, col=colors, lty=1, lwd=2, bg="white")