Rで解析:「ggplot2」パッケージでの作図概要


投稿日: Rの解析に役に立つ記事

「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

パッケージバージョンは2.2.1。windows 10のR version 3.4.1で動作を確認しています。


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。

#パッケージの読込み
library("ggplot2")

###データ例の作成#####
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変数:ONE VARIABLEの基礎となる描写エリアを作成 #ggplotコマンド STEP1 <- ggplot(data = TestData, aes(x = Data1)) #確認 #STEP1 ###STEP 2######## #描写エリアに適合するグラフを設定 #連続量 #geom_area,geom_density,geom_dotplot,geom_freqpoly #geom_histogram,geom_qq #離散量 #geom_bar STEP2 <- STEP1 + geom_density(aes(fill = Group, group = 1)) #確認 #STEP2 ###STEP 3######## #stat_Function,scales_Function, #facet_Function等で統計量変換、色や分割表示を設定 #stat_functionコマンド,scale_fill_manualコマンド, #facet_gridコマンドを使用 STEP3 <- STEP2 + stat_function(fun = dnorm, colour = "red", size = 1) + scale_fill_manual(values = c("#a0b981", "#47547c", "#9f8288")) + facet_grid(.~Group) #確認 #STEP3 ###STEP 4######## #labsコマンド,theme_Function等で図の体裁を整える STEP4 <- STEP3 + labs(x = "Group Name", y = "Density", title = "確率密度", subtitle = "range,densityコマンドをxlimに適応", caption = "キャプション") + theme_light() + xlim(range(density(TestData$Data1)$x)) ###STEP 5######## #ggsaveコマンドで作業フォルダに保存 ggsave("STEP5.png", plot = STEP4) [/code]




出力例

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。
・STEP1

・STEP2

・STEP3

・STEP4


少しでも、あなたの解析が楽になりますように!!

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