Rで解析:インタラクティブにデータを探索「qtlcharts」パッケージ


インタラクティブなデータマイニングが可能なパッケージの紹介です。本パッケージには多くのコマンドが収録されています。その中から、一部を紹介します。

Rにはインタラクティブな操作が可能なパッケージが多く存在します。ぜひ「からだにいいもの」内を検索してください。

パッケージバージョンは0.7-8。実行コマンドはwindows 7およびOS X 10.11.5のR version 3.3.0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("qtlcharts")

実行コマンドの紹介

詳細はコマンド、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("qtlcharts")

#データの四分位数をインタラクティブに確認:iboxplotコマンド
#データ指定:datオプション
#四分位を0-0.5の範囲で指定:quオプション;初期値c(0.001, 0.001, 0.1, 0.25)
#中央値を表示:orderByMedianオプション;初期値TRUE
#ビンを指定:breaksオプション;初期値251
#グラフ装飾を設定:chartOptsオプション;listで指定
#数字の丸め処理:digitsオプション;初期値5
###データ例の作成#####
n <- 500 m <- 300 TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n) dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m), sample(paste0("Test", 1:10), n, replace = TRUE)) ######## iboxplot(dat = TestData, qu = c(0.1, 0.3, 0.4), orderByMedian = TRUE, chartOpts = list(xlab = "ID", ylab = "Value")) #インタラクティブなヒートマップと折れ線グラフを作成:iheatmapコマンド #データ指定:zオプション #グラフ装飾を設定:chartOptsオプション;listで指定 ###データ例の作成##### n <- 5 m <- 4 TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n) dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m), paste0("Test", 1:n)) ######## #プロット iheatmap(z = TestData, chartOpts = list(xlab = "ID", ylab = "Test")) #インタラクティブなヒートマップと散布図を作成:iplotCorrコマンド #データ指定:matオプション #グループ判別データの付与:groupオプション #データを並び替え:reoderオプション ###データ例の作成##### #ヒートマップ用 n <- 50 m <- 50 TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n) dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m), sample(paste0("Test", 1:10), n, replace = TRUE)) #グループ判別用 TestGroup <- setNames(sample(1:2, m, replace = TRUE), paste0("ID", 1:m)) ######## #プロット iplotCorr(mat = TestData, group = TestGroup, reorder = FALSE, corr = NULL, chartOpts = NULL, digits = 5) #インタラクティブな折れ線グラフと散布図を作成:iplotCurvesコマンド #折れ線グラフデータを指定:curveMatrix #散布図1のデータを指定:scatter1オプション #散布図2のデータを指定:scatter2オプション #グループ判別データの付与:groupオプション ###データ例の作成##### #ヒートマップ用 n <- 5 m <- 50 TestData <- matrix(rnorm(n * m), ncol = n) dimnames(TestData) <- list(paste0("ID", 1:m), sample(paste0("Test", 1:10), n, replace = TRUE)) #グループ判別用 TestGroup <- setNames(sample(1:2, m, replace = TRUE), paste0("ID", 1:m)) ######## iplotCurves(curveMatrix = TestData, scatter1 = TestData[, 2:3], scatter2 = TestData[, 3:5], group = TestGroup, chartOpts = list(curves_xlab = "Time", curves_ylab = "Value", scat1_xlab = "Time:2", scat1_ylab = "Time:3", scat2_xlab = "Time:3", scat2_ylab = "Time:5")) [/code]


出力例

記事への埋め込みは煩雑になるので、出力したファイルをリンクで紹介します。

・iboxplotコマンド
https://www.karada-good.net/wp/wp-content/uploads/2016/07/iboxplot.html
・iheatmapコマンド
https://www.karada-good.net/wp/wp-content/uploads/2016/07/iheatmap.html
・iplotCorrコマンド
https://www.karada-good.net/wp/wp-content/uploads/2016/07/iplotCorr.html
・iplotCurvesコマンド
https://www.karada-good.net/wp/wp-content/uploads/2016/07/iplotCurves.html

参考画像
・iplotCorrコマンド
iplotCorr


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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