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1.0.1。実行コマンドはR version 4.2.2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。
#パッケージの読み込み
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_waterfallコマンド

少しでも、あなたの解析が楽になりますように!!