1 펭귄 데이터셋

1.1 펭귄 데이터 출현

미국에서 “George Floyd”가 경찰에 의해 살해되면서 촉발된 “Black Lives Matter” 운동은 아프리카계 미국인을 향한 폭력과 제도적 인종주의에 반대하는 사회운동이다. 한국에서도 소수 정당인 정의당에서 여당 의원 176명 중 누가?…차별금지법 발의할 ’의인’을 구합니다로 기사로 낼 정도로 적극적으로 나서고 있다.

데이터 과학에서 최근 R.A. Fisher의 과거 저술한 “The genetical theory of natural selection” (Fisher, 1958) 우생학(Eugenics) 대한 관점이 논란이 되면서 R 데이터 과학의 첫 데이터셋으로 붓꽃 iris 데이터를 다른 데이터, 즉 펭귄 데이터로 대체하는 움직임이 활발히 전개되고 있다. palmerpenguins (KB 기타, 2014) 데이터셋이 대안으로 많은 호응을 얻고 있다. Levy (2019)

1.2 펭귄 공부

팔머(Palmer) 펭귄은 3종이 있으며 자세한 내용은 다음 나무위키를 참조한다. ¹

젠투 펭귄(Gentoo Penguin): 머리에 모자처럼 둘러져 있는 하얀 털 때문에 알아보기가 쉽다. 암컷이 회색이 뒤에, 흰색이 앞에 있다. 펭귄들 중에 가장 빠른 시속 36km의 수영 실력을 자랑하며, 짝짓기 할 준비가 된 펭귄은 75-90cm까지도 자란다.
아델리 펭귄(Adelie Penguin): 프랑스 탐험가인 뒤몽 뒤르빌(Dumont D’Urville) 부인의 이름을 따서 ’아델리’라 불리게 되었다. 각진 머리와 작은 부리 때문에 알아보기 쉽고, 다른 펭귄들과 마찬가지로 암수가 비슷하게 생겼지만 암컷이 조금 더 작다.
턱끈 펭귄(Chinstrap Penguin): 언뜻 보면 아델리 펭귄과 매우 비슷하지만, 몸집이 조금 더 작고, 목에서 머리 쪽으로 이어지는 검은 털이 눈에 띈다. 어린 고삐 펭귄들은 회갈색 빛을 띄는 털을 가지고 있으며, 목 아래 부분은 더 하얗다. 무리를 지어 살아가며 일부일처제를 지키기 때문에 짝짓기 이후에도 부부로써 오랫동안 함께 살아간다.

코드

library(webshot2)

webshot(url="https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/", selector = "#meet-the-palmer-penguins > p > img", "images/penguin-species.png")

다음으로 iris 데이터와 마찬가지로 펭귄 3종을 구분하기 위한 변수로 조류의 부리에 있는 중앙 세로선의 융기를 지칭하는 능선(culmen) 길이(culmen length)와 깊이(culmen depth)를 이해하면 된다.

코드

library(webshot)

webshot(url="https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/", selector = "#what-are-culmen-length--depth > p:nth-child(4) > img", "fig/penguin-species-variable.png")

1.3 펭귄 서식지

leaflet 팩키지로 펭귄 서식지를 남극에서 특정한다. geocoding을 해야 하는데 구글에서 위치 정보를 구글링하면 https://latitude.to/에서 직접 위경도를 반환하여 준다. 이 정보를 근거로 하여 펭귄 서식지를 시각화한다.

파머 펭귄 데이터셋

코드

library(tidyverse)
library(leaflet)
library(palmerpenguins)
# library(tidygeocoder)

penguins %>% 
  count(island)

# A tibble: 3 × 2
  island        n
  <fct>     <int>
1 Biscoe      168
2 Dream       124
3 Torgersen    52

코드

island_df <- tribble(~"address", ~"lat", ~"lng",
                     "Torgersen Island antarctica", -64.772819, -64.074325,
                     "Dream Island antarctica", -64.725558, -64.225562,
                     "Biscoe Island antarctica", -64.811565, -63.777947,
                     "Palmer Station", -64.774312, -64.054213)

island_df %>% 
  leaflet() %>% 
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap) %>% 
  addMarkers(lng=~lng, lat=~lat, 
                   popup = ~ as.character(paste0("<strong>", paste0("명칭:",`address`), "</strong><br>",
                                                 "-----------------------------------------------------------<br>",
                                                 "&middot; latitude: ", `lat`, "<br>",
                                                 "&middot; longitude: ", `lng`, "<br>"
                   )))

1.4 데이터 설치

remotes 팩키지 install_github() 함수로 펭귄 데이터를 설치한다.

코드

# install.packages("remotes")
remotes::install_github("allisonhorst/palmerpenguins")

tidyverse 팩키지 glimpse() 함수로 펭귄 데이터를 일별한다.

코드

library(tidyverse)
library(palmerpenguins)

glimpse(penguins)

Rows: 344
Columns: 8
$ species           <fct> Adelie, Adelie, Adelie, Adelie, Adelie, Adelie, Adel…
$ island            <fct> Torgersen, Torgersen, Torgersen, Torgersen, Torgerse…
$ bill_length_mm    <dbl> 39.1, 39.5, 40.3, NA, 36.7, 39.3, 38.9, 39.2, 34.1, …
$ bill_depth_mm     <dbl> 18.7, 17.4, 18.0, NA, 19.3, 20.6, 17.8, 19.6, 18.1, …
$ flipper_length_mm <int> 181, 186, 195, NA, 193, 190, 181, 195, 193, 190, 186…
$ body_mass_g       <int> 3750, 3800, 3250, NA, 3450, 3650, 3625, 4675, 3475, …
$ sex               <fct> male, female, female, NA, female, male, female, male…
$ year              <int> 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007…

1.5 자료구조 일별

skimr 팩키지를 사용해서 penguins 데이터프레임 자료구조를 일별한다. 이를 통해서 344개 펭귄 관측값이 있으며, 7개 칼럼으로 구성된 것을 확인할 수 있다. 또한, 범주형 변수가 3개, 숫자형 변수가 4개로 구성되어 있다. 그외 더 자세한 사항은 범주형, 숫자형 변수에 대한 요약 통계량을 참조한다.

코드

skimr::skim(penguins)

Data summary
Name	penguins
Number of rows	344
Number of columns	8
_______________________
Column type frequency:
factor	3
numeric	5
________________________
Group variables	None

Variable type: factor

skim_variable	n_missing	complete_rate	ordered	n_unique	top_counts
species	0	1.00	FALSE	3	Ade: 152, Gen: 124, Chi: 68
island	0	1.00	FALSE	3	Bis: 168, Dre: 124, Tor: 52
sex	11	0.97	FALSE	2	mal: 168, fem: 165

Variable type: numeric

skim_variable	n_missing	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
bill_length_mm	2	0.99	43.92	5.46	32.1	39.23	44.45	48.5	59.6	▃▇▇▆▁
bill_depth_mm	2	0.99	17.15	1.97	13.1	15.60	17.30	18.7	21.5	▅▅▇▇▂
flipper_length_mm	2	0.99	200.92	14.06	172.0	190.00	197.00	213.0	231.0	▂▇▃▅▂
body_mass_g	2	0.99	4201.75	801.95	2700.0	3550.00	4050.00	4750.0	6300.0	▃▇▆▃▂
year	0	1.00	2008.03	0.82	2007.0	2007.00	2008.00	2009.0	2009.0	▇▁▇▁▇

데이터가 크지 않아 DT 팩키지를 통해 데이터 전반적인 내용을 살펴볼 수 있다.

코드

penguins %>% 
  reactable::reactable()

1.6 탐색적 데이터 분석

palmerpenguins 데이터셋 소개에 포함되어 있는 미국 팔머 연구소 (palmer station) 펭귄 물갈퀴(flipper) 길이와 체질량(body mass) 산점도를 그려보자.

코드

library(tidyverse)
library(extrafont)
loadfonts()

mass_flipper <- ggplot(data = penguins, 
                       aes(x = flipper_length_mm,
                           y = body_mass_g)) +
  geom_point(aes(color = species, 
                 shape = species),
             size = 3,
             alpha = 0.8) +
  theme_minimal(base_family = "NanumGothic") +
  scale_color_manual(values = c("darkorange","purple","cyan4")) +
  labs(title = "펭귄 크기",
       subtitle = "남극 펭귄 3종 물갈퀴 길이와 체질량 관계",
       x = "물갈퀴 길이 (mm)",
       y = "체질량 (g)",
       color = "펭귄 3종",
       shape = "펭귄 3종") +
  theme(legend.position = c(0.2, 0.7),
        legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
        plot.title.position = "plot",
        plot.caption = element_text(hjust = 0, face= "italic"),
        plot.caption.position = "plot")

mass_flipper

참고문헌

AbdulMajedRaja. (2020). Penguins Dataset Overview - iris alternative in R using palmerpenguins. Programming with R. https://www.programmingwithr.com/penguins-dataset-overview-iris-alternative-in-r/

Fisher, R. A. (1958). The genetical theory of natural selection. Рипол Классик.

KB, G., TD, W., & WR, F. (2014). Ecological Sexual Dimorphism and Environmental Variability within a Community of Antarctic Penguins (Genus Pygoscelis). PLoS ONE, 9(3)(e90081), –13. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0090081

Levy, I. (2019). Eugenics and the Ethics of Statistical Analysis. GEORGETOWN PUBLIC POLICY REVIEW. https://gppreview.com/2019/12/16/eugenics-ethics-statistical-analysis/

각주

신발끈 여행사, 관광안내자료 ↩︎

--- title: "chatGPT" subtitle: "데이터 과학" description: | 데이터 사이언스의 혁신을 견인한 파머 펭귄 데이터셋을 상세히 살펴보자. author: - name: 이광춘 url: https://www.linkedin.com/in/kwangchunlee/ affiliation: 한국 R 사용자회 affiliation-url: https://github.com/bit2r title-block-banner: true #title-block-banner: "#562457" format: html: css: css/quarto.css theme: flatly code-fold: true code-overflow: wrap toc: true toc-depth: 3 toc-title: 목차 number-sections: true highlight-style: github self-contained: false filters: - lightbox lightbox: auto link-citations: true knitr: opts_chunk: message: false warning: false collapse: false editor_options: chunk_output_type: console editor: markdown: wrap: 72 --- # 펭귄 데이터셋 ## 펭귄 데이터 출현 미국에서 "George Floyd"가 경찰에 의해 살해되면서 촉발된 ["Black Lives Matter"](https://ko.wikipedia.org/wiki/Black_Lives_Matter) 운동은 아프리카계 미국인을 향한 폭력과 제도적 인종주의에 반대하는 사회운동이다. 한국에서도 소수 정당인 정의당에서 [여당 의원 176명 중 누가?...차별금지법 발의할 '의인'을 구합니다](http://www.hani.co.kr/arti/politics/assembly/949422.html)로 기사로 낼 정도로 적극적으로 나서고 있다. 데이터 과학에서 최근 R.A. Fisher의 과거 저술한 "The genetical theory of natural selection" [@fisher1958genetical] 우생학(Eugenics) 대한 관점이 논란이 되면서 R 데이터 과학의 첫 데이터셋으로 붓꽃 `iris` 데이터를 다른 데이터, 즉 펭귄 데이터로 대체하는 움직임이 활발히 전개되고 있다. [`palmerpenguins`](https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins) [@penguin2020] 데이터셋이 대안으로 많은 호응을 얻고 있다. [@AbdulMajedRaja2020, @Levy2019] ## 펭귄 공부 {#penguins-study} 팔머(Palmer) 펭귄은 3종이 있으며 자세한 내용은 다음 나무위키를 참조한다. [^1] [^1]: [신발끈 여행사, 관광안내자료](http://www.shoestring.kr/shoecast/aaa/sp_01_peninsula/peninsula.html) - [젠투 펭귄(Gentoo Penguin)](https://namu.wiki/w/젠투펭귄): 머리에 모자처럼 둘러져 있는 하얀 털 때문에 알아보기가 쉽다. 암컷이 회색이 뒤에, 흰색이 앞에 있다. 펭귄들 중에 가장 빠른 시속 36km의 수영 실력을 자랑하며, 짝짓기 할 준비가 된 펭귄은 75-90cm까지도 자란다. - [아델리 펭귄(Adelie Penguin)](https://namu.wiki/w/아델리펭귄): 프랑스 탐험가인 뒤몽 뒤르빌(Dumont D'Urville) 부인의 이름을 따서 '아델리'라 불리게 되었다. 각진 머리와 작은 부리 때문에 알아보기 쉽고, 다른 펭귄들과 마찬가지로 암수가 비슷하게 생겼지만 암컷이 조금 더 작다. - [턱끈 펭귄(Chinstrap Penguin)](https://namu.wiki/w/턱끈펭귄): 언뜻 보면 아델리 펭귄과 매우 비슷하지만, 몸집이 조금 더 작고, 목에서 머리 쪽으로 이어지는 검은 털이 눈에 띈다. 어린 고삐 펭귄들은 회갈색 빛을 띄는 털을 가지고 있으며, 목 아래 부분은 더 하얗다. 무리를 지어 살아가며 일부일처제를 지키기 때문에 짝짓기 이후에도 부부로써 오랫동안 함께 살아간다. ```{r} #| eval: false library(webshot2) webshot(url="https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/", selector = "#meet-the-palmer-penguins > p > img", "images/penguin-species.png") ``` ![팔머 펭귄 3종 세트](images/penguin-species.png) 다음으로 `iris` 데이터와 마찬가지로 펭귄 3종을 구분하기 위한 변수로 조류의 부리에 있는 중앙 세로선의 융기를 지칭하는 능선(`culmen`) 길이(culmen length)와 깊이(culmen depth)를 이해하면 된다. ```{r} #| eval: false library(webshot) webshot(url="https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/", selector = "#what-are-culmen-length--depth > p:nth-child(4) > img", "fig/penguin-species-variable.png") ``` ![팔머 펭귄 능선 변수](images/penguin-species-variable.png) ## 펭귄 서식지 {#penguin-home} `leaflet` 팩키지로 펭귄 서식지를 남극에서 특정한다. `geocoding`을 해야 하는데 구글에서 위치 정보를 구글링하면 <https://latitude.to/>에서 직접 위경도를 반환하여 준다. 이 정보를 근거로 하여 펭귄 서식지를 시각화한다. ::: {#palmer layout="[[1,1], [1,1,1,1]]"} ![파머 연구소와 펭귄 서식지](images/penguins_map.png){width="1284"} ![펭귄 3종](images/penguins_real_photo.jpg) ![아델리, 젠투, 턱끈 펭귄이 함께한 사진](images/penguins_three.jpg){width="1074"} ![토르거센 섬에서 새끼를 키우는 아델리 펭귄](images/penguins_torgerson.jpg) ![비스코 지점 젠투 펭귄 서식지](images/penguins_gentoo.jpg){width="1074"} ![펭귄과 함께 현장에서 일하는 크리스틴 고먼 박사](images/penguins_field.jpg){width="1074"} 파머 펭귄 데이터셋 ::: ```{r penguin-home} library(tidyverse) library(leaflet) library(palmerpenguins) # library(tidygeocoder) penguins %>% count(island) island_df <- tribble(~"address", ~"lat", ~"lng", "Torgersen Island antarctica", -64.772819, -64.074325, "Dream Island antarctica", -64.725558, -64.225562, "Biscoe Island antarctica", -64.811565, -63.777947, "Palmer Station", -64.774312, -64.054213) island_df %>% leaflet() %>% addProviderTiles(providers$OpenStreetMap) %>% addMarkers(lng=~lng, lat=~lat, popup = ~ as.character(paste0("", paste0("명칭:",`address`), " ", "----------------------------------------------------------- ", "· latitude: ", `lat`, " ", "· longitude: ", `lng`, " " ))) ``` ## 데이터 설치 `remotes` 팩키지 `install_github()` 함수로 펭귄 데이터를 설치한다. ```{r} #| eval: false # install.packages("remotes") remotes::install_github("allisonhorst/palmerpenguins") ``` `tidyverse` 팩키지 `glimpse()` 함수로 펭귄 데이터를 일별한다. ```{r glimpse-dataset} library(tidyverse) library(palmerpenguins) glimpse(penguins) ``` ## 자료구조 일별 {#penguin-EDA-skimr} `skimr` 팩키지를 사용해서 `penguins` 데이터프레임 자료구조를 일별한다. 이를 통해서 344개 펭귄 관측값이 있으며, 7개 칼럼으로 구성된 것을 확인할 수 있다. 또한, 범주형 변수가 3개, 숫자형 변수가 4개로 구성되어 있다. 그외 더 자세한 사항은 범주형, 숫자형 변수에 대한 요약 통계량을 참조한다. ```{r penguins-EDA-data-structure} skimr::skim(penguins) ``` 데이터가 크지 않아 `DT` 팩키지를 통해 데이터 전반적인 내용을 살펴볼 수 있다. ```{r penguins-DT} penguins %>% reactable::reactable() ``` ## 탐색적 데이터 분석 {#penguin-EDA} `palmerpenguins` 데이터셋 소개에 포함되어 있는 미국 팔머 연구소 (palmer station) 펭귄 물갈퀴(flipper) 길이와 체질량(body mass) 산점도를 그려보자. ```{r} library(tidyverse) library(extrafont) loadfonts() mass_flipper <- ggplot(data = penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point(aes(color = species, shape = species), size = 3, alpha = 0.8) + theme_minimal(base_family = "NanumGothic") + scale_color_manual(values = c("darkorange","purple","cyan4")) + labs(title = "펭귄 크기", subtitle = "남극 펭귄 3종 물갈퀴 길이와 체질량 관계", x = "물갈퀴 길이 (mm)", y = "체질량 (g)", color = "펭귄 3종", shape = "펭귄 3종") + theme(legend.position = c(0.2, 0.7), legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), plot.title.position = "plot", plot.caption = element_text(hjust = 0, face= "italic"), plot.caption.position = "plot") mass_flipper ```