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

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2017/07/30 kazutanRへのエントリー(抜粋資料)です。ggplot2でキレイなグラフを書きましょう。わかりやすさ、学びやすさ優先。「できる」から「わかる」の方向で、皆様の学びに貢献します。うなどん。

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

  1. 1. 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
  2. 2. 今日の目標①
  3. 3. 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
  4. 4. 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
  5. 5. ハンズオン プログラム ・ggplot2概要: 「重ね書き」の絵Lecture
  6. 6. ・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
  7. 7. 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() ggplot2概要Lecture
  8. 8. 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
  9. 9. 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> X Axis “Sepal Length” ggplot() キャンバス設定 ggplot2概要Lecture
  10. 10. 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))+ geom_point() #散布図 <実⾏結果> X Axis “Sepal Length” geom_point() 散布図 ggplot2概要Lecture
  11. 11. ・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 ggplot2概要Lecture ・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
  12. 12. 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))+ geom_point()+ geom_smooth() #回帰線 <実⾏結果> X Axis “Sepal Length” geom_smooth() 回帰線の重ね書き ggplot2概要Lecture
  13. 13. 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))+ 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 X Axis “Sepal Length” ggplot2概要Lecture
  14. 14. ・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!! ggplot2概要Lecture
  15. 15. ハンズオン プログラム ・ステップ①: 基本グラフ編 ― 散布図(ヒストグラム) Hands On
  16. 16. 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
  17. 17. ステップ①: 基本グラフ編Hands On ・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
  18. 18. ステップ①: 基本グラフ編Hands On ・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
  19. 19. ステップ①: 基本グラフ編Hands On ・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
  20. 20. ステップ①: 基本グラフ編Hands On ・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
  21. 21. ・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
  22. 22. ハンズオン プログラム ・ステップ②: グラフ重ね書き編 ― 回帰直線(密度曲線) Hands On
  23. 23. 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
  24. 24. 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
  25. 25. ハンズオン プログラム ・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
  26. 26. 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
  27. 27. 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
  28. 28. グラフテーマ 変えたい ステップ③: 設定重ね書き編
  29. 29. +theme_dark() +theme_bw() +theme_gray() +theme_light() +theme_void() +theme_minimal() +theme_classic() ステップ③: 設定重ね書き編
  30. 30. 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 ステップ③: 設定重ね書き編
  31. 31. 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 ステップ③: 設定重ね書き編
  32. 32. ・Color Pickerで⾊選択
  33. 33. ・右下のAll R colors
  34. 34. ・必要な数だけ⾊を選択
  35. 35. ・⾊コードが出⼒される
  36. 36. 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 ステップ③: 設定重ね書き編
  37. 37. 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 X Axis “Sepal Length” ggplot() geom_point() geom_smooth() theme_linedraw() facet_wrap() scale_colour_manual() ここまでの整理Lecture
  38. 38. 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
  39. 39. 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α theme_linedraw()+ facet_wrap(~Species, scales=“free”) 実⾏結果 ヒストグラムで復習+α
  40. 40. ⼆つのグラフを 並べてひとつの グラフにしたい ステップ③: 設定重ね書き編 + =
  41. 41. Hands On ・パッケージ{Rmisc} multiplot()関数 ggplot を使うためのoption
  42. 42. 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)
  43. 43. ・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…
  44. 44. 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 もっと手軽に、便利に、楽しく!

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