Rで解析：インタラクティブにデータを探索「qtlcharts」パッケージ

インタラクティブなデータマイニングが可能なパッケージの紹介です。本パッケージには多くのコマンドが収録されています。その中から、一部を紹介します。

Rにはインタラクティブな操作が可能なパッケージが多く存在します。ぜひ「からだにいいもの」内を検索してください。

パッケージバージョンは0.7-8。実行コマンドはwindows 7およびOS X 10.11.5のR version 3.3.0で確認しています。

パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("qtlcharts")

実行コマンドの紹介

詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("qtlcharts")

#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#22235;&#20998;&#20301;&#25968;&#12434;&#12452;&#12531;&#12479;&#12521;&#12463;&#12486;&#12451;&#12502;&#12395;&#30906;&#35469;:iboxplot&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12487;&#12540;&#12479;&#25351;&#23450;:dat&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#22235;&#20998;&#20301;&#12434;0-0.5&#12398;&#31684;&#22258;&#12391;&#25351;&#23450;:qu&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;&#21021;&#26399;&#20516;c(0.001, 0.001, 0.1, 0.25)
#&#20013;&#22830;&#20516;&#12434;&#34920;&#31034;:orderByMedian&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;&#21021;&#26399;&#20516;TRUE
#&#12499;&#12531;&#12434;&#25351;&#23450;:breaks&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;&#21021;&#26399;&#20516;251
#&#12464;&#12521;&#12501;&#35013;&#39166;&#12434;&#35373;&#23450;:chartOpts&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;list&#12391;&#25351;&#23450;
#&#25968;&#23383;&#12398;&#20024;&#12417;&#20966;&#29702;:digits&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;&#21021;&#26399;&#20516;5
###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <- 500
m <- 300
TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n)
dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m),
                           sample(paste0("Test", 1:10), n, replace = TRUE))
########
iboxplot(dat = TestData, qu = c(0.1, 0.3, 0.4),
         orderByMedian = TRUE,
         chartOpts = list(xlab = "ID", ylab = "Value"))

#&#12452;&#12531;&#12479;&#12521;&#12463;&#12486;&#12451;&#12502;&#12394;&#12498;&#12540;&#12488;&#12510;&#12483;&#12503;&#12392;&#25240;&#12428;&#32218;&#12464;&#12521;&#12501;&#12434;&#20316;&#25104;:iheatmap&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12487;&#12540;&#12479;&#25351;&#23450;:z&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12464;&#12521;&#12501;&#35013;&#39166;&#12434;&#35373;&#23450;:chartOpts&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;;list&#12391;&#25351;&#23450;
###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <- 5
m <- 4
TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n)
dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m),
                           paste0("Test", 1:n))
########
#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
iheatmap(z = TestData,
         chartOpts = list(xlab = "ID", ylab = "Test"))


#&#12452;&#12531;&#12479;&#12521;&#12463;&#12486;&#12451;&#12502;&#12394;&#12498;&#12540;&#12488;&#12510;&#12483;&#12503;&#12392;&#25955;&#24067;&#22259;&#12434;&#20316;&#25104;:iplotCorr&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12487;&#12540;&#12479;&#25351;&#23450;:mat&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12464;&#12523;&#12540;&#12503;&#21028;&#21029;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#20184;&#19982;:group&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#20006;&#12403;&#26367;&#12360;:reoder&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
#&#12498;&#12540;&#12488;&#12510;&#12483;&#12503;&#29992;
n <- 50
m <- 50
TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n)
dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m),
                           sample(paste0("Test", 1:10), n, replace = TRUE))
#&#12464;&#12523;&#12540;&#12503;&#21028;&#21029;&#29992;
TestGroup <- setNames(sample(1:2, m, replace = TRUE), paste0("ID", 1:m))
########
#&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
iplotCorr(mat = TestData, group = TestGroup,
          reorder = FALSE, corr = NULL, chartOpts = NULL, digits = 5)

#&#12452;&#12531;&#12479;&#12521;&#12463;&#12486;&#12451;&#12502;&#12394;&#25240;&#12428;&#32218;&#12464;&#12521;&#12501;&#12392;&#25955;&#24067;&#22259;&#12434;&#20316;&#25104;:iplotCurves&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#25240;&#12428;&#32218;&#12464;&#12521;&#12501;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#25351;&#23450;:curveMatrix
#&#25955;&#24067;&#22259;1&#12398;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#25351;&#23450;:scatter1&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#25955;&#24067;&#22259;2&#12398;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#25351;&#23450;:scatter2&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12464;&#12523;&#12540;&#12503;&#21028;&#21029;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#20184;&#19982;:group&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
#&#12498;&#12540;&#12488;&#12510;&#12483;&#12503;&#29992;
n <- 5
m <- 50
TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n)
dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m),
                           sample(paste0("Test", 1:10), n, replace = TRUE))
#&#12464;&#12523;&#12540;&#12503;&#21028;&#21029;&#29992;
TestGroup <- setNames(sample(1:2, m, replace = TRUE), paste0("ID", 1:m))
########
iplotCurves(curveMatrix = TestData,
            scatter1 = TestData[, 2:3], scatter2 = TestData[, 3:5],
            group = TestGroup,
            chartOpts = list(curves_xlab = "Time", curves_ylab = "Value",
                             scat1_xlab = "Time:2", scat1_ylab = "Time:3",
                             scat2_xlab = "Time:3", scat2_ylab = "Time:5"))