Rで解析：「ggplot2」パッケージでの作図概要

「ggplot2」パッケージは手軽で綺麗なグラフを作成するのに便利なパッケージです。1変数:ONE VARIABLEのgeom_densityコマンドを利用して作図の概要を紹介します。

参考記事：「ggplot2」パッケージの使い方・コマンドの一覧
・Rで解析：手軽で綺麗なグラフが欲しいなら、ggplot2のまとめです。
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-78

実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。

作図の概要

「ggplot2」パッケージでの作図は大まかにggplotコマンドで基礎となる描写エリアを作成後、それに適合するグラフを設定、必要に応じて統計量を追加・指標で分割・色分け、最後に体裁を整えて、図を保存するという５つのSTEPがあると考えます。

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("ggplot2")

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。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#36796;&#12415;
library("ggplot2")

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <- 500
TestData <- data.frame("Group" = sample(paste0("Group", 1:3), n, replace = TRUE),
                       "Data1" = sample(rnorm(n), n, replace = TRUE),
                       "Data2" = sample(rnorm(n), n, replace = TRUE))
#####

###STEP 1########
#1&#22793;&#25968;:ONE VARIABLE&#12398;&#22522;&#30990;&#12392;&#12394;&#12427;&#25551;&#20889;&#12456;&#12522;&#12450;&#12434;&#20316;&#25104;
#ggplot&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
STEP1 <- ggplot(data = TestData, aes(x = Data1))
#&#30906;&#35469;
#STEP1

###STEP 2########
#&#25551;&#20889;&#12456;&#12522;&#12450;&#12395;&#36969;&#21512;&#12377;&#12427;&#12464;&#12521;&#12501;&#12434;&#35373;&#23450;
#&#36899;&#32154;&#37327;
#geom_area,geom_density,geom_dotplot,geom_freqpoly
#geom_histogram,geom_qq
#&#38626;&#25955;&#37327;
#geom_bar
STEP2 <- STEP1 + geom_density(aes(fill = Group, group = 1))
#&#30906;&#35469;
#STEP2

###STEP 3########
#stat_Function,scales_Function,
#facet_Function&#31561;&#12391;&#32113;&#35336;&#37327;&#22793;&#25563;&#12289;&#33394;&#12420;&#20998;&#21106;&#34920;&#31034;&#12434;&#35373;&#23450;
#stat_function&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;,scale_fill_manual&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;,
#facet_grid&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12434;&#20351;&#29992;
STEP3 <- STEP2 +
  stat_function(fun = dnorm, colour = "red", size = 1) +
  scale_fill_manual(values = c("#a0b981", "#47547c", "#9f8288")) +
  facet_grid(.~Group)
#&#30906;&#35469;
#STEP3

###STEP 4########
#labs&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;,theme_Function&#31561;&#12391;&#22259;&#12398;&#20307;&#35009;&#12434;&#25972;&#12360;&#12427;
STEP4 <- STEP3 +
  labs(x = "Group Name", y = "Density", title = "&#30906;&#29575;&#23494;&#24230;",
       subtitle = "range,density&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12434;xlim&#12395;&#36969;&#24540;",
       caption = "&#12461;&#12515;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;") +
  theme_light() +
  xlim(range(density(TestData$Data1)$x))

###STEP 5########
#ggsave&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;&#12391;&#20316;&#26989;&#12501;&#12457;&#12523;&#12480;&#12395;&#20445;&#23384;
ggsave("STEP5.png", plot = STEP4)

出力例

・STEP1

・STEP2

・STEP3

・STEP4

STEP5はSTEP4をファイルへ出力する内容なので出力例は省略します。

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！