Rで解析:カレンダー形式のヒートマップを作成「ggTimeSeries」


投稿日: Rの解析に役に立つ記事

カレンダー形式のヒートマップを簡単に作成できるパッケージの紹介です。本パッケージはggplot2を基本としているので、ggplot2の操作コマンドを使用することができます。

また、カレンダー形式のヒートマップ以外にも水平方向へのエリアチャートを作成する「ggplot_horizon」、積み上げのエリアチャートを作成する「stat_steamgraph」、値の増減を示す「ggplot_waterfall」、値をドットで示す「stat_occurrence」のコマンドが収録されています。

この中から、値の増減を示す「ggplot_waterfall」コマンドを合わせて紹介します。他のコマンドはパッケージのヘルプを確認してください。

パッケージバージョンは0.1。実行コマンドはwindows 7およびOS X 10.11.2のR version 3.2.2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("devtools")
devtools::install_github("Ather-Energy/ggTimeSeries")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。データは「data.table」パッケージで作成するのが手軽に利用するポイントです。

#パッケージのインストール
library("ggTimeSeries")
#install.packages("data.table")
library("data.table")
library("ggplot2")

###データ例の作成#####
#開始日月年
StartDate <- "06/02/2016"
#終了日月年
EndDate <- "31/12/2017"
#配列の作成
DateVector <- seq(as.Date(StartDate, "%d/%m/%Y"),
                  as.Date(EndDate, "%d/%m/%Y"),
                  "days")
#値付きのdata.frameに変換
TestData <- data.table(Date = DateVector,
                       data = runif(length(DateVector)))
########

#カレンダー形式のヒートマップを作成:ggplot_calendar_heatmapコマンド
ggplot_calendar_heatmap(TestData, cDateColumnName = "Date",
                        cValueColumnName = "data", vcGroupingColumnNames = "Year") +
labs(xlab = NULL, ylab = NULL) + 
scale_fill_continuous(low = "#4b61ba", high = "#a87963") + 
facet_wrap(~Year, ncol = 1)

###データ例の作成#####
TestData2 <- data.frame(x = 1:100,
                        y = sample(1:50, 100, replace = TRUE))
########

#データの増減を把握waterfallプロット:ggplot_waterfallコマンド
ggplot_waterfall(TestData2, "x", "y")

出力例

・ggplot_calendar_heatmapコマンド
ggplot_calendar_heatmap

・ggplot_waterfallコマンド
ggplot_waterfall


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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