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

公開日 2016-04-16

Rの解析に役に立つ記事

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。

＜おすすめのRに関する書籍です＞

東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~

データ分析の一連の流れを手を動かして学ぶ定番書。ただしコードはRではなくPython中心なので、その点は注意。

www.amazon.co.jp

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。

#パッケージの読み込み
library("WVPlots")

###データ例の作成#####
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))
########

#正規分布とデータの分布を比較:PlotDistDensityNormalコマンド
#data.frameを指定:frmオプション
#対象データを名前で指定:xvarオプション
#タイトルを指定:titleオプション
PlotDistDensityNormal(frm = TestData, xvar = colnames(TestData[1]), title = "TEST")

#ドットプロットで文字の出現数をプロット:ClevelandDotPlotコマンド
#data.frameを指定:frmオプション
#対象データを名前で指定:xvarオプション
#タイトルを指定:titleオプション
#データを昇順に並べる:sortオプション
ClevelandDotPlot(frm = CharData, xvar = colnames(CharData[2]),
                 title = "TEST", sort = TRUE)

#ドッドプロットで数字の出現率をプロット:DiscreteDistributionコマンド
frmx <- data.frame(x = rbinom(1000, 20, 0.5))
DiscreteDistribution(frmx, xvar = "x", title = "TEST")