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。その他のコマンドはパッケージ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 3.2.3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。ggplot2パッケージを最新に更新しています。

#パッケージのインストール
install.packages(c("devtools", "ggplot2"))
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")

出力例

・PlotDistDensityNormalコマンド
青い点線は理想的なプロット内容です。
PlotDistDensityNormal

・ClevelandDotPlotコマンド
ClevelandDotPlot

・DiscreteDistributionコマンド
DiscreteDistribution


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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