R ile Enerji Analizi Bölüm 3 Veri Filtreleme ve Analizi
Özet: Bu bölümde Rdaki veri filtreleme ve veriyi parçalara ayırma komutlarına bir giriş yapılıyor. Ardından renklendirme diğer grafikleme komutları ile veri analizi konusu detaylandırılıyor. Komutlar str() subset() hist() as.data.frame(table(<veri>)) library(car) plot() density() scatterplotMatrix palette() legend() 3.0. Veriyi yüklemek Bir önceki derste olduğu gibi veri dosyamızı tekrar yükleyelim. veri=read.csv("http://www.barissanli.com/calismalar/dersler/r/elektrik-talep.csv", header=TRUE,sep=";",dec=".") Artık veri dosyamız R Studiodan erişilebilir. 3.1. Veriyi Filtrelemek Öncelikle en basit olanından başlayalım, ikinci derste veri dosyamızın bir çok sütundan oluştuğunu görmüştük. Bu sütunlar tarihsel veriler, sıcaklık verileri ve tüketim verilerinden oluşmaktaydı. Bir kez daha verileri görmek için str(veri) Yazmak yeterli olacaktır. Verilerimizi standart R komutları ile 3 alt başlıkta filtreleyebiliriz: Veri[veri[,<sütun_ismi>] > sayı,] : Burada büyüktür (>) işareti yerine <,== (eşittir), işaretleri de kullanılabilir. Ör: veri[veri[,"yil"]==2007,] # sadece 2007 yılını seçtik veri[veri[,"yil"]<=2009,] # 2009 yılından küçük yılları seçtik veri[veri[,"haftagunu"]>=6,] # sadece haftasonunu seç Pazartesi=1..Pazar=7
veri[veri$sütun_ismi> sayı,] : yukarıdaki notasyonun biraz farklı yazılan şeklidir. Ör: veri[veri$ay==3,] # her yıl için sadece mart ayı veri[veri$haftano>32 | veri$haftano<12,] # Haftanosu 12den az ve 32den çok subset(veri, sütun_ismi>sayı) : subset komutu kullanınca, artık $ işareti kullanmaya gerek kalmıyor. Ör: subset(veri,ay==12) subset(veri,ortalama_tuketim>30000) Ben bu noktadan sonra daha çok $lı notasyonu kullanacağım, yazması zor ama akılda kalması en kolay olan yöntem bu. İkinci sırada da subset komutunu kullanacağım. Burada dikkat etmemiz gereken bir şey var. Verimiz veri[satır,sütun] şeklinde olmasına rağmen biz koşulu satır tarafına, yani virgülün soluna yazıyoruz. Yukarıda göstermememize rağmen, sütun sayısı girerek de , filtrelemelerde belirli sütunları seçebiliriz. Ör: veri[veri$ay==3,] # Mart ayı için tüm sütunları listele veri[veri$ay==3, "gunluk_tuketim"] # her yıl mart ayı için günlük tüketim verileri veri[veri$ay==3, 11] # günlük tüketimin sütun numarasını girerek istedik.
3.2. Filtrelenmiş Veri İle Bazı İşlemler / Histogram Filtreleme tek başına pek bir anlam taşımıyor olabilir, bunun için önce bir soruya filtreleme ile cevap arayalım. Soru: Puant talebin 32000 MWın üzerinde olduğu aylar, haftanın günleri ve haftalar hangi haftalar, istatistiksel dağılımı ne? Cevap: Önce 32000 MW üzerindeki veri setimizi bir değişkene yükleyelim puant32=veri[veri$puant_tuketim>=32000,] Þimdi Puant tüketimin 32000MW üzerinde olan ayların, hafta günlerinin ve hafta nolarının histogramlarına bakalım. Önce yüksek puantların aylara göre dağılımına bakalım. hist(puant32$ay)
Görüldüğü üzere yüksek puantlar, daha çok 8. Ay/Ağustosta toplanmış gözükmekte, sonra ise Temmuz ve Aralık ayları neredeyse birbirine çok yakın. Bir de haftanın günlerine bakalım hist(puant32$haftagunu) Yukarıdaki grafik nispeten anlamsız oldu, çünkü 7 gün için kırılım miktarı bir sorun oluşturdu. Haftanın 7 günden oluştuğunu yani 1den 7ye kadar oluştuğunu histogram komutuna bildirmemiz gerekiyor. hist(puant32$haftagunu,breaks=7)
DİKKAT: Fakat sonuç doğru değil İlk bakışta sanki Pazartesi günleri puant tüketim olma ihtimali daha yüksekmiş gibi gözüküyor. Oysa saydırmak için bir başka komutu denememiz gerek. 3.3. Kaç gün belirlediğimiz kritere uyuyor? Sayısal olarak değer okuma Bunun için as.data.frame komutunu table komutu ile birleştirmemiz yeterli. as.data.frame(table(puant32$haftagunu))
Görüldüğü üzere yüksek talep genelde hep haftaiçine denk gelmekte çok ender olarak hafta sonunda olmaktadır. Bir de en çok hangi aylara denk geldiğine as.data.frame komutu ile bakalım. as.data.frame(table(puant32$ay))
Görüldüğü üzere, en çok puant tüketim Ağustosta (34 sefer), sonra aralık ve Temmuzda olmaktadır.
3.4. Histogramı Geliştirmek Bu noktada benim önerim daima plot(density .) komutunu ver formatını kullanmanız, çünkü histogramda data seti küçük ise, veri aralıkları kayabiliyor. Bu sebeple veri aralıklarını dışardan sizin girmeniz en sağlıklı sonucu verir. Hafta günleri 1den başlıyor ve 7de bitiyor. O yüzden aralığı 0dan 8e belirliyoruz hist(puant32$haftagunu,freq=TRUE,breaks=c(0,1,2,3,4,5,6,7,8))
Bu şekilde gerçek ve DOÐRU grafiğe erişmiş olduk. Aynı şeyi bir de plot(density formatı ile yapalım. plot(density(puant32$haftagunu)) 3.5. Parametrelerin Birbiri İle İlişkisini Görmek Verimiz 13 sütun ve 1826 satırdan oluşmaktaydı. R Studioda bunu sağ üstteki panelde Environment sekmesinden veri ye çift tıklayarak da görebiliriz. Verilerin birbiri ile ilişkisini görmek için bir çok yöntem var ama ben en kolayı ile başlamayı tercih ediyorum. Kullanacağımız komut car kütüphanesinin içinde, önce o kütüphaneyi çağırıyoruz. Sonra da scatterplotMatrix komutunu kullanmak gerekecek DİKKAT: sakın komutu bu şekilde çağırmayın, tüm verileri birbirine göre çizmeye çalışması 10 dakika sürebilir. scatterplotMatrix, tüm verileri birbirine göre grafikler, fakat bu çok zaman alabilir. Onun yerine beğendiğimiz üç-dört tanesini almamız daha mantıklı olacaktır. Bu istediğimiz sütunları da bir vektör olarak veri setimizin sütun hanesine gireriz. İstediğimiz sütunları c(sütun1,sütun2,sütun3) şeklinde veri[,vektör] şeklinde ekleyerek, aynı anda bir çok grafiğe sahip olabiliriz. library(car) scatterplotMatrix(veri[,c("haftagunu","haftano","ortalama_tuketim")])
Görüldüğü üzere hafta no ile ortalama tüketim arasında ilginç bir ilişki vardır. Bu grafiğimize yakından bakalım plot(veri$haftano,veri$ortalama_tuketim)
Geçen sefer öğrendiğimiz yöntemlerle biraz güzelleştirelim.Daha önceki plot komutlarına göre noktalarımızı da biraz küçültelim. Bunun için cex=0.5 komutunu da ekliyoruz. plot(veri$haftano,veri$ortalama_tuketim,pch=19,cex=0.5) Bundan sonra ise artık analizimizi biraz renklendirelim.
3.6. Talebin Aylara Göre Değişimini Görmek/ Plot ve veriye göre renkler Veri filtrelemeyi kısaca gördüğümüz gibi, şimdi de biraz daha yararlı şeyler yapalım. Bunun için plot fonksiyonunu kullanacağız. Plot fonksiyonunun parametrelerinden biri de renklerin parametresi olan col parametresidir. Eğer istersen col parametresini, bir başka veri parametresine eşitleyebiliriz. Deneyelim Soru: Talebimizin sıcaklıkla değişimini aylara göre renklendirirsek nasıl bir grafik çıkar Bunun için x eksenimiz ortalama_sicaklik, y eksenimiz, ortalama_tuketim ve renk değerlerimiz de ay verisi olacak: Önce 2007 yılı için yapalım. plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay) Grafiğimizi biraz geliştirelim, dolu yuvarlak ve 0.5 ağırlık (pch ve cex) komutları plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5)
Eğer grafikten memnun isek şimdi de rengini biraz daha güzelleştirmeye çalışalım. Bunun için palette() komutunu kullanacağız. 3.7. Palette Kullanımı Rda renk seçiminde palette komutu ile tanımlı birkaç paletteden birini kullanabilirsiniz. Standart ilk açılış renklerine dönmek için palette(default) yazmanız yeterli. Rda tanımlı paletlerden en popülerlerden biri rainbow paletidir. Yani gökkuşağı. Yukarıdaki plot komutunu yazmadan önce, paletimizi gökkuşağına ayarlayalım. palette(rainbow(12)) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) Diğer paletler için palette(heat.colors(12)) veya palette(terrain.colors(12))
ile denemeler yapabilirsiniz. 3.8.Renk Paletini Değiştirmek/Talebin Yıllara Göre değişimini görmek Þimdi tüm talebin sıcaklıkla değişiminin yıllara göre nasıl hareket ettiğini görmeye çalışalım. Önce paletimizi rainbowa ayarlayalım. palette(rainbow(12)) Gökkuşağı paletine ayarladıktan sonra, x eksenine ortalama_sicaklik, y eksenine de ortalama tüketimi verelim. col= yeni renk komutumuza da yılları vereceğiz, fakat yıllarımız 2007den başladığından, yıldan 2006 çıkararak, 2007 yılına karşılık gelecek renk kodunu 1e çeviriyoruz. plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) Evet, grafiğimiz biraz daha güzel oldu hem de yıllara göre ortalama sıcaklığa tepki veren tüketimin zamanla yukarı doğru hareket ettiğini görmüş olduk. Geriye tek bir şey kalıyor: Hangi renk hangi yıl? 3.9. Legend Eklemek (Gösterge) Legend eklemek için kullanacağımız komut legend legend(<pozisyon>,inset=.05, title=<legend başlığı>, vektör formatında legend renk karşılıkları değerler, fill=<değerlere karşılık gelen renkler>) Burada hazırlayacağımız grafik için, - Bir sefere mahsus paletimizi 12 renklik rainbow(gökkuşağı) paletine set ediyoruz - Grafiğimizi yıllara göre renklendirerek çiziyoruz - Legend için de vektör olarak 2007,2008,2009,2010,2011 i tanımlayarak, karşılık gelen renkleri de palette(rainbow(12)) ile belirtiyoruz. Sonuç şu şekilde oluyor. palette(rainbow(12)) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) legend("bottomright",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=palette(rainbow(12)))
Bir de bunun daha küçük noktalısını çizelim plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.45)
3.10. Bölüm Sonu Bu bölümde, veri filtrelemeyi, plot fonksiyonu ile renklendirmeyi, verilerin alt kümelerini birbirine karşı çizdirmeyi ve grafiklerimizi detaylandırmayı öğrendik.
Komutlar veri=read.csv("http://www.barissanli.com/calismalar/dersler/r/elektrik-talep.csv", header=TRUE,sep=";",dec=".") head(veri[veri[,"haftagunu"]>=6,]) head(veri[veri$ay=3,]) head(veri[veri$ay==3,]) head(veri[veri$haftano>32 | veri$haftano<12,]) plot(veri[veri$haftano>32 | veri$haftano<12,11]) plot(veri[veri$haftano>32 | veri$haftano<12,12]) head(subset(veri,ay==12)) head(subset(veri,ortalama_tuketim>30000)) veri[veri$ay==3, gunluk_tuketim] veri[veri$ay==3, veri$gunluk_tuketim] veri[veri$ay==3, "gunluk_tuketim"] View(veri) View(veri) veri[veri$ay==3, 11] puant32=veri[veri$puant_tuketim>=32000,] hist[puant32$ay] hist(puant32$ay) hist(puant32$haftagunu) hist(puant32$haftagunu,30) hist(puant32$haftagunu,breaks=13) hist(puant32$haftagunu) hist(puant32$haftagunu,breaks=7) hist(puant32$haftagunu,breaks=6) hist(puant32$haftagunu,breaks=8) hist(puant32$haftagunu,breaks=7) describe(puant32$haftagunu) summary(puant32$haftagunu) density(puant32$haftagunu) tapply(puant32$haftagunu, function(x) length(unique(x))) tapply(puant32$haftagunu,c(1,2,3,4,5,6,7), function(x) length(unique(x))) tapply(puant32$haftagunu,puant32$haftagunu, function(x) length(unique(x))) pzt=puant32["haftagunu"==1] pzt=puant32["haftagunu"==2] pzt=puant32["haftagunu"==3] pzt=puant32["haftagunu"==4] pzt=puant32["haftagunu"==5] pzt=puant32["haftagunu"==6] pzt=puant32["haftagunu"==7] length(puant32["haftagunu"==1]) length(puant32["haftagunu"==2]) puant32["haftagunu"==2] puant32["haftagunu"==2,1] puant32[puant32$haftagunu==2,1] length(puant32[puant32$haftagunu==2,1]) length(puant32[puant32$haftagunu==2,2]) length(puant32[puant32$haftagunu==1,2]) length(puant32[puant32$haftagunu==3,2]) length(puant32[puant32$haftagunu==4,2]) length(puant32[puant32$haftagunu==4,]) length(puant32[puant32$haftagunu==1,]) length(puant32[puant32$haftagunu==2,]) puant32[puant32$haftagunu==2,] d=density(puant32$haftagunu) d str(d) d=density(puant32$haftagunu,break=7) d=density(puant32$haftagunu,breaks=7) plot(density(puant32$haftagunu)) hist(puant32$haftagunu,breaks=7) hist(puant32$haftagunu,breaks=7,x=c(1,2,3,4,5,6,7)) hist(puant32$haftagunu,breaks=8) as.data.frame(table(puant32$haftagunu)) as.data.frame(table(puant32$puant_tuketim)) as.data.frame(table(puant32$haftagunu)) bins=seq(1,7,by=range) bins=seq(1,7,by=1) hist(puant32$haftagunu,breaks=bins) str(puant32) hist(puant32$haftagunu,freq=TRUE,breaks=bins) hist(puant32$haftagunu,freq=TRUE,breaks=c(1,2,3,4,5,6,7)) hist(puant32$haftagunu,freq=TRUE,breaks=c(0,1,2,3,4,5,6,7)) as.data.frame(table(puant32$puant_tuketim)) as.data.frame(table(puant32$haftagunu)) as.data.frame(table(puant32$ay)) veri["puant_tuketim">32000,2] veri[veri$puant_tuketim>32000,2] veri[veri$puant_tuketim>32000,c(2,3] veri[veri$puant_tuketim>32000,c(2,3)] plot(veri["yil"==2011 & "ay"==1]) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$==1]) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$==1,1]) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,1]) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10]) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10],col=ifelse(veri[,10]>32000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10],col=ifelse(>32000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>32000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,veri$puant_tuketim],col=ifelse(veri$puant_tuketim>32000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,11],col=ifelse(veri$puant_tuketim>32000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>32000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>31000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 & veri$ay==1,10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>21000,"blue","red")) plot(veri[veri$yil==2011 && veri$ay==1,10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>31000,"blue","red")) plot(veri[((veri$yil==2011) & (veri$ay==1)),10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>31000,"blue","red")) plot(veri[((veri$yil==2011) & (veri$ay==1)),10],col=ifelse(veri$puant_tuketim>28000,"blue","red")) hist(puant32$haftagunu,freq=TRUE,breaks=c(0,1,2,3,4,5,6,7)) plot(density(puant32$haftagunu)) library(cars) library(car) scatter3d(veri) scatterplotMatrix(veri) scatterplotMatrix(veri) scatterplotMatrix(veri) scatterplotMatrix(veri[c(4,5,7,8,9,10,12)]) scatterplotMatrix(veri["haftagunu","haftano","ortalama_tuketim"]) scatterplotMatrix(veri[c("haftagunu","haftano","ortalama_tuketim")]) scatterplotMatrix(veri[,c("haftagunu","haftano","ortalama_tuketim")]) cor(veri[,c("haftagunu","haftano","ortalama_tuketim")]) cor(veri[,c("haftagunu","haftano","ortalama_tuketim","puant_tuketim")]) cor(veri[,c("HDD","CDD","ortalama_tuketim","puant_tuketim")]) scatterplotMatrix(veri[,c("HDD","CDD","puant_tuketim","ortalama_tuketim")]) plot(veri$haftano,veri$ortalama_tuketim) plot(veri$haftano,veri$ortalama_tuketim,pch="." ) plot(veri$haftano,veri$ortalama_tuketim,pch=19,cex=0.5) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$ay) plot(veri$ortalama_tuketim,col=veri$ay) plot(veri$ortalama_tuketim["yil"=2007],col=veri$ay) plot(veri["yil"=2007,9],col=veri$ay) plot(veri["yil"==2007,9],col=veri$ay) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) legend(veri$ay) legend(veri[veri$yil==2007,9],veri$ay) legend("left",veri[veri$yil==2007,9],veri$ay) legend("left",veri$ay) legend("left","(veri[veri$yil==2007,9],veri$ay)") legend("bottom",names(veri$ay)) legend("bottom",names(veri$ay),lty=2) legend("bottom",names(veri$ay),lty=1,col=rainbow(n)) legend("bottom",names(veri$ay),lty=1,col=rainbow(veri$ay)) legend("bottom",names(veri$ay),lty=1,col=rainbow(max(veri$ay)) ) legend("bottom",names(veri$ay)[-1],lty=1,col=rainbow(max(veri$ay)) ) legend("bottom",names(veri$ay)[-1],lty=1,col=rainbow(max(veri$ay))) legend('bottom',names(veri$ay)[-1],lty=1,col=rainbow(max(veri$ay))) legend('topright',names(veri$ay)[-1],lty=1,col=rainbow(max(veri$ay))) legend('topright',names(veri$ay)[-1],lty=1,col=rainbow(max(veri$ay))) palette(rainbow(12)) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$yil,pch=19) legend("topleft","Yıllar") image.plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$yil,pch=19) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$yil,pch=19,) legend('topleft',c(veri$yil)) legend('topleft',c("veri$yil")) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$yil,pch=19,) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$yil,pch=19) legend("topleft",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=rainbox(2011)) legend("topleft",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=rainbow(2011)) legend("topleft",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=rainbow(12)) palette(rainbow(12)) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=veri$yil,pch=19) legend("topleft",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=palette(rainbow(12)) ) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) legend("topleft",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=palette(rainbow(12)) ) palette(rainbow(12)) legend("bottomright",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=palette(rainbow(12))) palette(rainbow(12)) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) legend("bottomright",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011")) palette(rainbow(12)) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) legend("bottomright",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=palette(rainbow(12))) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.02) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.05) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.3) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.5) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.3) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.4) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.47) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.47) ?palette plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) palette(heat.colors(12)) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) palette(terrain.colors(12)) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) palette() plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) palette(null) palette(rgb(12)) palette(rgb(255)) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) palette("default") plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) palette(rainbow(12)) plot(veri[veri$yil==2007,9],col=veri$ay,pch=19,cex=0.5) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,pch=19) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) palette(rainbow(12)) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19) legend("bottomright",inset=.05,title="Yıllar",c("2007","2008","2009","2010","2011"),fill=palette(rainbow(12))) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),type="l") plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),type="1) plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),type="1") plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),type="n") plot(veri$ortalama_sicaklik,veri$ortalama_tuketim,col=(veri$yil-2006),pch=19,cex=0.45)
|