Rで解析：データの分布をプロットするのに便利です「WVPlots」パッケージ

データの分布をプロットするのに便利なパッケージです。収録されているコマンドから面白いと感じた3つのコマンドを紹介します。

パッケージバージョンは1.3.3。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。

[code language="R"]
#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("WinVector/WVPlots")

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。

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

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <- 10000
TestData <- data.frame(Data1 = rnorm(n),
                       Data2 = rnorm(n))
CharData <- data.frame(Data1 = 1:n,
                       Data2 = sample(LETTERS[1:26], n, replace = TRUE))
########

#&#27491;&#35215;&#20998;&#24067;&#12392;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#20998;&#24067;&#12434;&#27604;&#36611;:PlotDistDensityNormal&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#data.frame&#12434;&#25351;&#23450;:frm&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#23550;&#35937;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#21517;&#21069;&#12391;&#25351;&#23450;:xvar&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12479;&#12452;&#12488;&#12523;&#12434;&#25351;&#23450;:title&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
PlotDistDensityNormal(frm = TestData, xvar = colnames(TestData[1]), title = "TEST")

#&#12489;&#12483;&#12488;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#12391;&#25991;&#23383;&#12398;&#20986;&#29694;&#25968;&#12434;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:ClevelandDotPlot&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#data.frame&#12434;&#25351;&#23450;:frm&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#23550;&#35937;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#21517;&#21069;&#12391;&#25351;&#23450;:xvar&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12479;&#12452;&#12488;&#12523;&#12434;&#25351;&#23450;:title&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#26119;&#38918;&#12395;&#20006;&#12409;&#12427;:sort&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
ClevelandDotPlot(frm = CharData, xvar = colnames(CharData[2]),
                 title = "TEST", sort = TRUE)

#&#12489;&#12483;&#12489;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;&#12391;&#25968;&#23383;&#12398;&#20986;&#29694;&#29575;&#12434;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;:DiscreteDistribution&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
frmx <- data.frame(x = rbinom(1000, 20, 0.5))
DiscreteDistribution(frmx, xvar = "x", title = "TEST")