魅せる・際立つ・役立つグラフ Hands on!! ggplot2!! ~導入編~

The kazutan.R: special held in Tokyo Hands on Session2: ggplot2

魅せる・際立つ・役立つグラフHands on!! ggplot2!!〜 ggplot2 導入編〜

Presenter:うなどんTwitter: @MrUnadon

2017年7月30日

今日の目標①

今日の参照コード

・ハンズオンのコードはスライドに出します。・お⼿を拝借、ともに写経をしましょう。

・今⽇の内容 + α の情報→ “MrUnadon”で検索

ハンズオンプログラム

・ggplot2概要: 「重ね書き」の絵

・ステップ①: 基本グラフ編― 散布図(ヒストグラム)

・ステップ②: グラフ重ね書き編― 回帰直線(密度曲線)

・ステップ③: 設定重ね書き編― グラフ分割・⾊の変更・テーマ

Lecture

Hands On

Hands On

Hands On


・ggplot2概要: 「重ね書き」の絵Lecture

・どんなグラフも、基本の考え⽅は同じ① キャンバスを⽤意

→ ⽩紙を⽤意、x軸とy軸の設定

② グラフの絵を”+”で重ねる(+重ね書き)→棒グラフ、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図、折れ線グラフ…etc

③ その他設定(全体・細部)を”+”で重ね書き→ ⾊の変更、軸の設定、グラフテーマの設定、タイトル、

グラフの分割、フォントの変更 etc…

ggplot2概要Lecture

① キャンバスの設定② グラフの絵をのせる+重ね書き③ 体裁(全体・細部)を+重ね書き

キャンバス用意(x軸・y軸等環境)

散布図

回帰線

体裁を上書き(色選択・軸フォントetc)

X Axis “Sepal Length”

ggplot()

geom_point()

geom_smooth()

theme()


irisってなんだっけ?・データ(data.frame型): アヤメの花弁・がく⽚

numeric型Sepal: がく片

numeric型Petal: 花びら

factor型品種

Setosaヒオウギアヤメ

Versicolorハナショウブ

Virginicaカキツバタ

Lecture

library(ggplot2)#キャンバスの⽤意: 使うデータとx,y軸指定ggplot(data=iris,

mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))

＜実⾏結果＞


ggplot()キャンバス設定



mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+geom_point() #散布図

＜実⾏結果＞


geom_point()散布図


・散布図側に、x軸とy軸を指定する場合ggplot()+

geom_point(data=iris, mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))

→この散布図においてのみ、設定が適⽤


・キャンバスにx軸とy軸を指定する場合ggplot(data=iris,

mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()

→以降、重ねるグラフ全てに、この設定が適⽤

ポイント


mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()+geom_smooth() #回帰線

＜実⾏結果＞


geom_smooth()回帰線の重ね書き



mapping = aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width))+geom_point()+geom_smooth()+theme_bw() #bwというテーマセット適⽤＜実⾏結果＞

theme()体裁を上書き



・ggplot2は「グラフ」と「設定」を”+”で重ねて描くもの

①ggplot()でキャンバス設定②多種のグラフ種類(geom_point.. ..)③多様な体裁の調整(⾊、形、フォントetc…)

→どんなグラフも、設定を重ねれば描き上げられる！！



・ステップ①: 基本グラフ編― 散布図(ヒストグラム)

Hands On

ステップ①: 基本グラフ編Hands On

・散布図⽅法: ggplot() + geom_point()

library(ggplot2)

#ggplot()でキャンバス用意# + geom_point()で散布図ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +

geom_point()

実⾏結果


・散布図⽅法: ggplot() + geom_point()

Setosa,Versicolor,Virginica,

→全部まとめて描いている

→⾊分けたい


・散布図 + ⾊の塗り分け⽅法: ggplot(aes(colour=列名)) + geom_point()

#aes(colour=“Species”)で色分けggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species)) +geom_point()

実⾏結果


・散布図 + 点のサイズ変更①⽅法: ggplot(aes(size=列名)) + geom_point()

#aes(size=“Petal.Width”)でサイズggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species, size=Petal.Width)) +geom_point()

実⾏結果


・散布図 + 点のサイズ変更②⽅法: ggplot() + geom_point(size=5)

#aes()の外でサイズを設定ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species)) +geom_point(size=5)

実⾏結果

・aes()の中でのサイズ指定と、外でのサイズ指定

＜aes()の中＞e.g. geom_point(aes(size=Petal.Length))

→ 「この列のデータを使って、サイズを変える」

＜aes()の外＞e.g. geom_point(aes(), size=5)

→ 「⾃分で値を指定する」

ポイント

Hands On ステップ①: 基本グラフ編


・ステップ②: グラフ重ね書き編― 回帰直線(密度曲線)Hands On

ステップ②: 重ね書き編Hands On

この散布図に、回帰直線を⾜したい

ステップ②: 重ね書き編Hands On

・散布図 + 回帰/近似線⽅法: ggplot() + geom_smooth()#geom_smooth()で近似線ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species)) +geom_point()+geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)

実⾏結果


・ステップ③: 設定重ね書き編― グラフ分割・⾊の変更・テーマHands On

ステップ③: 設定重ね書き編Hands On

⾚・⻘・緑で、(Speciesで)

グラフを3分割したい

Hands On

・散布図 + グループで分割グラフ⽅法: ggplot() + facet_wrap(~Species)#facet_wrap: グループでグラフ分割ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species)) +geom_point()+geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+facet_wrap(~Species, scales=“free”)

実⾏結果

ステップ③: 設定重ね書き編

グラフテーマ変えたい


+theme_dark()

+theme_bw()

+theme_gray()

+theme_light()

+theme_void()

+theme_minimal()

+theme_classic()


Hands On

・散布図 +グラフテーマ変更⽅法: ggplot() + theme_linedraw()など#facet_wrap: グループでグラフ分割ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species)) +geom_point()+geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+facet_wrap(~Species, scales=“free”)+theme_linedraw()

実⾏結果


Hands On

・散布図 + ⾊を指定して変更⽅法: ggplot() + scale_colour_manual(values=“”)ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,

colour=Species)) +geom_point()+geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+facet_wrap(~Species, scales=“free”)+theme_linedraw()+scale_colour_manual(values=

c("#6959CD", "#008B45", "#BFBFBF"))

実⾏結果


・Color Pickerで⾊選択

・右下のAll R colors

・必要な数だけ⾊を選択

・⾊コードが出⼒される

Hands On

・散布図 + ⾊を指定して変更⽅法: ggplot() + scale_colour_manual(values=“”)ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour=Species)) +

geom_point()+geom_smooth(method=“lm”, fullrange=T)+facet_wrap(~Species, scales=“free”)+theme_linedraw()+scale_colour_manual(values=

c("#6959CD", "#008B45", "#BFBFBF"))

実⾏結果


① キャンバスの設定② グラフの絵をのせる+重ね書き③ 体裁(全体・細部)を+重ね書き

キャンバス用意(x軸・y軸等環境)

散布図

回帰線

体裁を上書き


ggplot()

geom_point()

geom_smooth()

theme_linedraw()facet_wrap()scale_colour_manual()

ここまでの整理Lecture

Hands On

・ヒストグラム(y軸が度数)⽅法: ggplot()+geom_histogram()ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, fill=Species)) +

geom_histogram()+theme_linedraw()+facet_wrap(~Species, scales=“free”)

実⾏結果

ヒストグラムで復習

Hands On

・ヒストグラム+密度曲線(y軸確率密度)⽅法: ggplot(aes(y=..density..))+geom_density()ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length, y=..density.., fill=Species)) +

geom_histogram()+geom_density(alpha=0.3)+ #透過性の調整αtheme_linedraw()+facet_wrap(~Species, scales=“free”)

実⾏結果

ヒストグラムで復習+α

⼆つのグラフを並べてひとつのグラフにしたい


＋＝

Hands On

・パッケージ{Rmisc} multiplot()関数ggplotを使うためのoption

Hands On

・パッケージ{Rmisc} multiplot()関数ggplotを使うためのoption

実⾏結果別グラフを並べる

⽬標達成!!!

library(Rmisc)multiplot ( gg_point, gg_hist, cols = 1)

・ggplot2コードの辞書的まとめ”MrUnadon” で検索→手元においておくチートコード

・初歩から程よくggplot2を使いこなすまで”MrUnadon” で検索→本日の内容 + α

今日やったこと、明日忘れるから…

https://www.slideshare.net/daikihojo/mcmcgg

・軸やタイトルの超簡単設定の方法”MCMCしすぎて締め切り間近” で検索

→ ggpubrとggThemeAssistの紹介

・論文用グラフをggplot2で”MrUnadon” で検索

・画像を使ったggplot2“MrUnadon”で検索

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