Rで解析：簡単HeatMapパッケージ「pheatmap」の紹介

Pretty Heatmapsがタイトルに設定されているpheatmapを紹介します。2015年3月の時点でバージョンは1.0.2です。

このパッケージは、画像ファイルの出力がコマンド内で設定できるなど非常にシンプルな設計となっています。

今回は、RGoogleAnalyticsパッケージで「ある月の曜日毎の時間別アクセス数」を取得し、ヒートマップで表示するコマンドを紹介します。

パッケージのインストールと準備

pheatmapのインストールは下記コマンドをRで実行します。

install.packages("pheatmap")

コマンドの紹介

コマンドを実行することで、出力例の図が作成できます。なお、pheatmapコマンドで利用できるデータの形式はmatrixです。datafreamでは無いのでご注意ください。紹介コマンドの詳細はコメントを確認してください。また、プロットせずにファイルを直接出力する方法は最下部のコマンドを参照してください。ファイル出力はpng、pdf、 tiff、 bmp、 jpegが対応しています。

#&#12521;&#12452;&#12502;&#12521;&#12522;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("pheatmap")
library("RGoogleAnalytics")

###GoogleAnalytics&#12408;&#12398;&#12450;&#12463;&#12475;&#12473;&#35373;&#23450;#####
#&#12463;&#12521;&#12452;&#12450;&#12531;&#12488;ID&#12434;&#35373;&#23450;
client.id <- "&#12463;&#12521;&#12452;&#12450;&#12531;&#12488;ID&#12434;&#35373;&#23450;"
#&#12463;&#12521;&#12452;&#12450;&#12531;&#12488;&#12471;&#12540;&#12463;&#12524;&#12483;&#12488;&#12434;&#35373;&#23450;
client.secret <- "&#12463;&#12521;&#12452;&#12450;&#12531;&#12488;&#12471;&#12540;&#12463;&#12524;&#12483;&#12488;&#12434;&#35373;&#23450;"
#&#12463;&#12521;&#12452;&#12450;&#12531;&#12488;ID&#12362;&#12424;&#12403;&#12471;&#12540;&#12463;&#12524;&#12483;&#12488;&#12398;&#12488;&#12540;&#12463;&#12531;&#12434;&#21462;&#24471;
oauth_token <- Auth(client.id, client.secret)
#&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#21462;&#24471;&#12377;&#12427;&#12503;&#12525;&#12501;&#12449;&#12452;&#12523;id&#12434;&#35373;&#23450;
TableID <- "ga:&#12503;&#12525;&#12501;&#12449;&#12452;&#12523;id"

#&#12503;&#12525;&#12501;&#12449;&#12452;&#12523;&#12398;&#30906;&#35469;
#GetProfiles(oauth_token)
########

###&#21462;&#24471;&#24180;,&#26376;&#12434;&#35373;&#23450;#####
year <- 2014 #&#21462;&#24471;&#12375;&#12383;&#12356;&#24180;&#12434;&#35373;&#23450;
month <- 7 #&#21462;&#24471;&#12375;&#12383;&#12356;&#26376;&#12434;&#35373;&#23450;
########

###&#21462;&#24471;&#24180;,&#26376;&#12398;&#12505;&#12463;&#12488;&#12523;&#12434;&#20316;&#25104;#####
StartDate <- as.Date(paste(year, "-", formatC(month, width = 2, flag="0"), "-01", sep = ""))
EndDate <- as.Date(format(as.Date(format(StartDate,"%Y%m01"),"%Y%m%d") + 31,
                             "%Y%m01"), "%Y%m%d") - 1
########

#Dimensions&#12398;&#35373;&#23450;
Dimensions <- c("ga:dayOfWeekName", "ga:hour")

#&#21462;&#24471;&#12497;&#12521;&#12513;&#12540;&#12479;&#12398;&#35373;&#23450;
query.list <- Init(start.date = as.character(StartDate),
                      end.date = as.character(EndDate),
                      dimensions = Dimensions,
                      metrics = "ga:users",
                      max.results = 10000,
                      table.id = TableID)

#&#21462;&#24471;&#12497;&#12521;&#12513;&#12540;&#12479;&#12540;&#12434;&#20966;&#29702;
query <- QueryBuilder(query.list)

#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#21462;&#24471;
AccessData <- GetReportData(query, oauth_token)

###&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#25972;&#24418;#####
#&#26332;&#26085;&#12398;&#20006;&#12403;&#38918;&#12399;&#12371;&#12371;&#12391;&#35373;&#23450;
WeekDayAnaData <- data.frame(c("Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday",
                                  "Thursday", "Friday", "Saturday"))

#&#26332;&#26085;&#12398;&#22240;&#23376;&#21270;
AccessData[, 1] <- factor(AccessData[, 1], levels = WeekDayAnaData[, 1])

#&#26332;&#26085;&#12398;&#20006;&#12403;&#26367;&#12360;
AccessData <- AccessData[order(AccessData[, 1]), ]

###&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#25972;&#24418;#####
#wide&#12395;&#22793;&#25563;
PlotData <- reshape(AccessData,
                       timevar = "dayOfWeekName",
                       idvar = "hour",
                       direction = "wide")

#rowname&#12398;&#20462;&#27491;
rownames(PlotData) <- PlotData[, 1]
PlotData <- PlotData[, -1]

#colname&#12398;&#20462;&#27491;
colnames(PlotData) <- WeekDayAnaData[, 1]
########

#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
pheatmap(PlotData,
         color = colorRampPalette(c("royalblue", "white", "firebrick3"))(100),
         cluster_row = FALSE,
         cluster_col = FALSE,
         display_numbers = TRUE,
         number_format = "%1.0f",
         number_color = "black")

#&#12501;&#12449;&#12452;&#12523;&#12398;&#20986;&#21147;,filetype&#12399;png, pdf, tiff, bmp, jpeg&#12364;&#23550;&#24540;,&#12501;&#12449;&#12452;&#12523;&#21517;&#12398;&#25313;&#24373;&#23376;&#12434;&#22793;&#26356;&#12375;&#12414;&#12377;&#12290;
pheatmap(PlotData,
         color = colorRampPalette(c("royalblue", "white", "firebrick3"))(100),
         cluster_row = FALSE,
         cluster_col = FALSE,
         display_numbers = TRUE,
         number_format = "%1.0f",
         number_color = "black",
         filename = "HeatMap.png")

出力例

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！