Rで解析：傾向が直感で理解できる！ggplot2でバイオリンプロットの作成

###ライブラリーの読み込み#####
library("XLConnect")
library("tcltk")
library("ggplot2")
########

###データの読み込み#####
sheetSelect <- 1 #読み込むシート番号を入力
selectABook <- paste(as.character(tkgetOpenFile(title = "試験結果xlsxファイルを選択",filetypes = '{"xlsxファイル" {".xlsx"}}',initialfile = "*.xlsx")), sep = "", collapse =" ")
MasterAnaData <- loadWorkbook(selectABook)
AnaData <- readWorksheet(MasterAnaData, sheet = sheetSelect)

UniqueDate <- unique(AnaData[, 1]) #日にちの単一化
ViolinVisitsData <- NULL #プロット用のvisitsデータの格納用
ViolinPlotData <- NULL #プロット用のデータの格納用

###データの加工#####
for (n in seq(UniqueDate)){
  
  SubAnaData <- subset(AnaData, AnaData[, 1] == UniqueDate[n]) #データを日付けで抽出
  
  #データの時系列が２４時間じゃない時もあるので念のためforで処理
  for (i in seq(nrow(SubAnaData))){
    
    hourVisits <- SubAnaData[i, 3] #時間別のvisitsを取得
    
    if(identical(all.equal(hourVisits, 0), TRUE)) #visitがデータフレームの3行目にあると想定。違ったら変更してください。
    {
      
      #visitが0の時には処理しない 
      
    }else{
      
      ViolinVisitsData <- rep(type.convert(SubAnaData[i, 2]), hourVisits) #hourがデータフレームの2行目にあると想定。違ったら変更してください。
      ViolinPlotData <- rbind(ViolinPlotData, cbind(UniqueDate[n], as.numeric(ViolinVisitsData)))
    }}
  
}

ViolinPlotData <- as.data.frame(ViolinPlotData) #データフレーム化
ViolinPlotData[, 2] <- type.convert(as.character(ViolinPlotData[, 2])) #おまじない

#プロットの準備、塗りつぶしの色はfillで設定できます。
p <- ggplot(ViolinPlotData, aes(factor(ViolinPlotData[, 1]), ViolinPlotData[, 2], fill = factor(ViolinPlotData[, 1])))
#vaiolinplotの設定
p <- p + geom_violin(scale = "count")
#図の調整,Y軸を時間にしたい場合は最後の+ coord_flip()を削除してください。
p <- p +
  coord_cartesian(ylim = -0.5:24.5) +
  labs( x = " ", y = " ") +
  #scale_y_continuous(0:23) +
  theme(axis.text.x = element_text(colour="black", size = 13),
        plot.background = element_rect(fill = NA, colour = NA), #生成り色"#fbfaf5"
        panel.background = element_rect(linetype = "solid", colour = "black", fill = NA), #絹鼠"#dddcd6"
        panel.grid.major = element_line(color = NA),
        panel.grid.minor = element_line(color = NA),
        axis.title.x = element_text(size = 13),
        axis.title.y = element_text(size = 13,angle = 90),
        axis.text.y = element_text(colour="black", size = 11)) +
  coord_flip()

print(p)