1 데이터
데이터셋 - 시가총액 데이터는 FinanceData.KR 이승준 대표님이 한국거래소 홈페이지를 통해서 얻을 수 있는 정보를 개발자가 사용하기 편한 상태로 GitHub에 공개하여 활용할 수 있게 도움을 주고 있다.
1.1 GitHub →
먼저 다음 명령어로 로컬 컴퓨터에 저장시킨다.
다음으로 파이썬 유틸리티 함수를 사용해서 경주하는 막대그래프를 제작하는데 용이한 형태로 데이터를 변환시키는 것도 가능한데 marcap 파이썬 데이터 팩키지를 자세히 보면 원본 데이터는 압축한 .csv 파일이라 바로 tidyverse read_csv() 함수를 사용해서 읽어들일 수가 있다.
1.2 1년치 데이터
가장 최근 2019년 시가총액 데이터를 읽어와서 상위 10개 상장사 월별 시가총액을 구해보자.
library(tidyverse)
df <- read_csv("marcap/data/marcap-2019.csv.gz")
month_df <- df %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(marcap = round(marcap / 10^12, 1)) %>%
mutate(yearmon = format(date, "%Y-%m")) %>%
group_by(name, yearmon) %>%
arrange(date) %>%
slice(n()) %>%
ungroup()
month_10_df <- month_df %>%
group_by(yearmon) %>%
top_n(10, marcap) %>%
select(name, marcap, yearmon, rank) %>%
ungroup()
month_10_df %>%
arrange(rank) %>%
DT::datatable()1.3 함수
1.3.1 인자없는 함수
다음으로 상위 10개 상장사를 뽑아내는 함수를 만들어보자. 먼저 앞서 작성한 스크립트를 인자를 받지 않는 함수로 작성한다. 그리고 나서 함수를 호출하여 결과값을 비교한다.
get_10_marcap <- function() {
year_df <- read_csv("marcap/data/marcap-2019.csv.gz")
year_month_df <- year_df %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(marcap = round(marcap / 10^12, 1)) %>%
mutate(yearmon = format(date, "%Y-%m")) %>%
group_by(name, yearmon) %>%
arrange(date) %>%
slice(n()) %>%
ungroup()
year_month_10_df <- year_month_df %>%
group_by(yearmon) %>%
top_n(10, marcap) %>%
select(name, marcap, yearmon, rank) %>%
ungroup() %>%
arrange(rank)
return(year_month_10_df)
}
sample_df <- get_10_marcap()
sample_df %>%
DT::datatable()1.3.2 연도인자 함수
다음으로 연도 인자를 받는 함수를 작성해서 테스트 해 본다.
get_10_marcap <- function(marcap_data) {
year_df <- read_csv(marcap_data)
year_month_df <- year_df %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(marcap = round(marcap / 10^12, 1)) %>%
mutate(yearmon = format(date, "%Y-%m")) %>%
group_by(name, yearmon) %>%
arrange(date) %>%
slice(n()) %>%
ungroup()
year_month_10_df <- year_month_df %>%
group_by(yearmon) %>%
top_n(10, marcap) %>%
select(name, marcap, yearmon, rank) %>%
ungroup() %>%
arrange(rank)
return(year_month_10_df)
}
sample_argv_df <- get_10_marcap("marcap/data/marcap-2019.csv.gz")
sample_argv_df %>%
DT::datatable()1.4 반복
1.4.1 반복 준비
연도별 인자를 받는 함수를 작성했기 때문에 연도별 파일을 넣어주고 이를 해당연도만큼 반복을 하면 원하는 데이터를 얻을 수가 있다. 이를 위해서 함수 인자로 넣어줄 연도별 파일인자를 정의하는 작업이 추가된다. fs 팩키지를 바탕으로 연도별 시가총액 데이터가 들어있는 디렉토리를 찾아 디렉토리명이 포함된 파일명(file_name)을 벡터로 만들고 가장 최근 파일(file_name[length(file_name)])을 시험삼아 검증한다.
2 정적 시각화
2.1 특정연도 막대그래프
가장 최근 특정연도를 2019로 선정하여 월별 시가총액 변화를 ggplot으로 막대그래프를 제작한다.
marcap_df <- read_rds("data/marcap_df.rds")
marcap_df %>%
filter(str_detect(yearmon, "2019")) %>%
ggplot(aes(x=fct_reorder(name, marcap), y=marcap, fill=name)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
coord_flip() +
facet_wrap(~yearmon, scales = "free") +
labs(x="", y="") +
scale_y_sqrt(limits=c(0,350)) 
본격적으로 특정연도를 뽑아 ggplot으로 시가총액 막대그래프를 제작한다.
marcap_df <- read_rds("data/marcap_df.rds")
marcap_g <- marcap_df %>%
filter(str_detect(yearmon, "2019")) %>%
# mutate(yearmon = format(yearmon, "%Y-%m")) %>%
ggplot() +
aes(xmin = 0, xmax = marcap) +
aes(ymin = rank -.5, ymax = rank + 0.5, y=rank) +
facet_wrap(~yearmon) +
geom_rect(alpha = .7, aes(fill=name)) +
scale_fill_viridis_d(option = "magma",
direction = -1) +
scale_x_continuous(
limits = c(-100, 350),
breaks = c(0, 100, 200, 300)) +
geom_text(col = "gray13",
hjust = "right",
aes(label = name),
x = -10, family="NanumGothic") +
scale_y_reverse() +
theme(legend.position = "none") +
labs(x = '시가총액 (원화 조원)', y ="")
marcap_g
2.2 디자인 입히기
Racing Barchart with gganimate를 참조하여 한글이 적용되는 디자인을 입힌다.
library(extrafont)
loadfonts()
marcap_theme <- theme_classic(base_family = "NanumGothic") +
theme(legend.position = "none") +
theme(axis.text.y = element_blank()) +
theme(axis.ticks.y = element_blank()) +
theme(axis.line.y = element_blank()) +
theme(legend.background = element_rect(fill = "gainsboro")) +
theme(plot.background = element_rect(fill = "gainsboro")) +
theme(panel.background = element_rect(fill = "gainsboro"))
marcap_g <- marcap_g +
marcap_theme
marcap_g
3 최종
최근 10년을 시가총액 질주하는 막대그래프를 작성하면 다음과 같다.
marcap_full_g <- marcap_df %>%
filter(yearmon >= as.Date("2019-01-01")) %>%
ggplot() +
aes(xmin = 0, xmax = marcap) +
aes(ymin = rank -.5, ymax = rank + 0.5, y=rank) +
facet_wrap(~yearmon, scales = "free") +
geom_rect(alpha = .7, aes(fill=name)) +
scale_fill_viridis_d(option = "magma",
direction = -1) +
scale_x_continuous(
limits = c(-100, 350),
breaks = c(0, 100, 200, 300)) +
geom_text(col = "gray13",
hjust = "right",
aes(label = name),
x = 0, family="NanumGothic") +
scale_y_reverse() +
theme(legend.position = "none") +
labs(x = '시가총액 (원화 조원)', y ="") +
marcap_theme
marcap_full_g
options(gganimate.nframes = 100)
marcap_ani <- marcap_full_g +
facet_null() +
geom_text(x = 300 , y = -10,
family = "Times",
aes(label = as.character(yearmon)),
size = 10, col = "grey18") +
aes(group = name) +
gganimate::transition_time(yearmon)
anim_save("fig/marcap.gif", marcap_ani)
전체 기간에 대해 시가총액 질주하는 막대그래프를 작성하면 다음과 같다. 1
marcap_time <- marcap_full_g +
facet_null() +
geom_text(x = 300 , y = -10,
family = "Times",
aes(label = as.character(yearmon)),
size = 10, col = "grey18") +
aes(group = name) +
gganimate::transition_time(yearmon)
marcap_ani <- animate(marcap_time,
duration = 75, # 12개월 * 25년 * 0.24 초/월 = 75초
fps = 30) # 부드러움(smooth))
anim_save("marcap_full.gif", marcap_ani)