ggplot2

[R]
R.package

ggplot2

• ggplot2
• 基本：グラフの部品を重ねていく
• 最低限これだけ
• タイトルとx軸とy軸のラベル
• データの形式はlong-format
• サンプルデータ
• 書き方のスタイル二種類
• g <- g + スタイル
• dplyrスタイル
• geom_point
• ポイントの形の変更
• ポイントの色の変更
• geom_histogram
• geom_histogram(position = "dodge") 横に並べる
• geom_density() 確率密度推定
• データのカテゴリーによって表示を分けて塗りつぶす fill = 条件 オプション
• コントロール群と統制群の条件で分けてみる
• 事前・事後・遅延のタイミングで分けてみる
• 重なって見にくいので、透明度を設定：alpha=0.7
• 滑らかさの調整 adjust=2
• 二種類・二次元のデータの分布（散布図）
• 回帰直線にしたいときは
• どんなグラフを描くか指定する geom_
• 基本のスタイルを決める theme_
• スタイルのいろいろ
• スタイルのオプション
• 積み重ねの各段階を保存して、そこまでの出力をする
• 複数の種類のデータを重ねる
• 複数のグラフを別々に表示
• 複数のグラフを配置する
• facet
• geom_line() 折れ線グラフを重ねる
• geom_bar()
• 棒グラフを並べる
• 棒の輪郭を黒く縁取りする color="black"
• 棒の塗りつぶしのパタンを設定
• 棒の長さの比率の調整（重みづけ） weightをmappingする
• boxplot
• geom_boxplot()
• geom_text() 図の中に文字を入れる
• labs() 各種ラベル
• Tips
• ggplot2の独特な色づかい
• theme() で各種調整
• グラフの色を変える
• グラフの中に横線を挿入する
• グラフの中に注釈を入れる： annotate()
• 凡例のタイトルを表示しない
• 凡例を表示しない show.legend = FALSE
• 複数のグラフの配置 plot_grid()
• キャプションの追加
• グラフに数値を追加する： geom_text
• 凡例(legend)の見出しの文字の変更
• ラベルのいろいろ
• 書き方のスタイル二種類
• エラーバーをつける
• 折れ線の色を変える
• 折れ線のポイントに印をつけて、印を大きくする
• y軸の範囲を設定する
• y軸のラベルを設定する
• 軸のメモリを具体的に設定する（連続尺度）
• 軸のメモリを具体的に設定する（名義尺度）
• 軸を入れ替える： coord_flip()
• フォントサイズを設定する
• x軸、y軸のメモリのフォントを設定する。
• x軸、y軸の名称のフォントを設定する。
• グレー（白黒）のグラフにする
• グラフ全体の縦横比を決める
• 中でデータ処理： stat_関数
• 論文提出時のファイルについてのメモ
• APAのテーマ：theme_apa
• タイトルのフォントの設定
• カラーでも白黒でもわかりやすいグラフにする
• 二つを比較する際にずらして見やすくする
• グラフだけ別ファイルで保存
• 参考例
• 散布図と回帰直線
• References

---

 基本：グラフの部品を重ねていく

1. ggplot(データを指定)
2. aes でグラフの要素の指定（横軸は何、縦軸は何） # aestheticより
3. geom_何とかでグラフを書く
   1. geom_point で散布図
   2. geom_smooth で回帰線

• theme で見た目の設定（なくてもよい）

最低限これだけ

• 一種類のデータの分布

ggplot(data, aes(x = カラム名)) +
geom_histogram()

• x軸とy軸に注意：boxplotはy軸しかないので

ggplot(data, aes(y = カラム名)) +
geom_boxplot()

タイトルとx軸とy軸のラベル

 ggtitle("タイトルを書きます") +
 xlab("x軸のラベル") + 
 ylab("y軸のラベル") +

 データの形式はlong-format

• tidyverseのパッケージのセットに入っているtidyrというパッケージの中のpivot_longer()を使って変換

サンプルデータ

> head(onomato.data2)
  subj cond timing score
1    1  exp    pre    65
2    2  exp    pre    75
3    3  exp    pre    35
4    4  exp    pre    70
5    5  exp    pre    85
6    6  exp    pre    55

• もしくは、gather()

 書き方のスタイル二種類

g <- g + スタイル

g <- ggplot(SbyS.dat.long)
g <- g + aes(x=value, fill=Year)
g <- g + geom_density(alpha=.7)
g <- g + facet_wrap(~name, scales="free")
plot(g)

dplyrスタイル

SbyS.dat.long  %>%  
  ggplot(aes(x=value, fill=Year)) +
  geom_density(alpha=.7) +
  facet_wrap(~name, scales="free")

 geom_point

ポイントの形の変更

g <- g + scale_shape_manual(values=c(1, 15))

ポイントの色の変更

g <- g + scale_color_manual(values=c("black", "darkgray"))

 geom_histogram

> ggplot(onomato.data2, aes(x=score)) + geom_histogram()

geom_histogram(position = "dodge") 横に並べる

 geom_density() 確率密度推定

> ggplot(onomato.data2, aes(x=score)) + geom_density()

データのカテゴリーによって表示を分けて塗りつぶす fill = 条件 オプション

> ggplot(onomato.data2, aes(x=score, fill = cond)) + geom_density()

コントロール群と統制群の条件で分けてみる

> ggplot(onomato.data2, aes(x=score, fill = timing)) + geom_density()

事前・事後・遅延のタイミングで分けてみる

重なって見にくいので、透明度を設定：alpha=0.7

ggplot(cn2cn3jpyTID, aes(x=SL, fill=year)) + 
  geom_density(alpha=0.7)

滑らかさの調整 adjust=2

• デフォルトは1

 二種類・二次元のデータの分布（散布図）

ggplot(data, aes(x, y)) +
geom_point()  +
geom_smooth()

回帰直線にしたいときは

geom_smooth(method="lm")

• 細かい使い方は、

?geom_smooth

のようにして調べる。

> ggplot(shadow.tidy2, aes(x=Score, y=Ctest)) +
 geom_point() +
 geom_smooth() +
 theme_bw()
> 

 どんなグラフを描くか指定する geom_

• geom_point() 散布図
• geom_smooth() 近似直（曲）線
  • geom_smooth(method = "lm", とすると直線
  • デフォルト（指定しないと）では、近似曲線
    • データ1000以下は、loess()
    • 1000以上はgam()
• geom_histogram() ヒストグラム
• geom_line() 折れ線グラフ
• geom_violin() バイオリンプロット
• geom_boxplot() 箱ひげ図
• geom_bar() 棒グラフ

• geom_density() カーネル密度推定で密度プロットを描写

 基本のスタイルを決める theme_

スタイルのいろいろ

• theme_classic() クラシック：枠なし格子なし
• theme_bw() 白黒：黒枠灰色格子 ★わかりやすくてよい
• theme_minimal() 白黒：枠なし、灰色格子
• theme_grey() 灰色背景：いかにもggplot2
• theme_linedraw() はっきりした格子
• theme_light() 薄い格子

スタイルのオプション

• base_size=14 で、文字の大きさ設定（デフォルトは11）
• base_family=フォントの種類

 積み重ねの各段階を保存して、そこまでの出力をする

• こうしておくと、各段階で、修正をしやすい。

step1 <- ggplot(data, aes())
step2 <- step1 + geom_point()
step3 <- step2 + geom_smooth()
step4 <- step3 + theme_classic()
print(step4)

> step1 <- ggplot(shadow.tidy2, aes(x=Score, y=Ctest))
> step2 <- step1 + geom_point()
> step3 <- step2 + geom_smooth(method="lm")
> step4 <- step3 + theme_linedraw()
> print(step4)

 複数の種類のデータを重ねる

• クラスごととか
• 個人ごとに複数回のデータとか
• IDカラムに種類わけの番号を振っておく（tidydata形式）
• 一人が8週間エッセイを書いた例（pidで並べ替えて、weekで並べ替えた）
• データが整数になっていることを確認 なってない場合は、as.integer()

   pid week score
8    1    1     1
4    1    2     1
3    1    3     2
6    1    4     3
7    1    5     3
2    1    6     3
5    1    7     3
1    1    8     3
9    2    1     2
12   2    2     3

 ggplot(nicest.sample, aes(week, score, group = pid)) +
   geom_point() +
   geom_smooth(method = "lm", se = F)

• 一行目、group = pid に注意
  • pidの番号でグループ化して、そのまとまりごとにグラフを描く
• 三行目、se = F に注意
  • 信頼区間の表示をFALSEに

• 線が多すぎて、わかりにくいので、色を指定 aes()に color = 見出し オプションで指定。

ggplot(nicest.sample, aes(week, score, group = pid, color =  pid)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm", se = F) 

複数のグラフを別々に表示

facet_wrap(~pid) オプションの追加

• (~pid) に注意
  • pid 毎に一枚ずつにするという意味

 ggplot(nicest.sample, aes(week, score, group = pid)) +
   geom_point() +
   geom_smooth(method = "lm", se = F) +
   facet_wrap(~pid)

 複数のグラフを配置する

library("gridExtra")

grid.arrange(一つ目の図, 二つ目の図, ncol=2)

facet

 geom_line() 折れ線グラフを重ねる

• aes()で、color=IDで人ごとに色を変えるだけでなく、
• group=IDも合わせて指定することで、それぞれのIDのポイント間に線を引ける

g <- ggplot(sugi_iwa.dat)
g <- g + aes(x=time, y=score, color=ID, group=ID)
g <- g + geom_point()
g <- g + geom_line()
g <- g + facet_grid(~cond)
plot(g)

 geom_bar()

棒グラフを並べる

ggplot(final.long.data, aes(x=category, y=value, fill=students)) +
 geom_bar(stat="identity", position="dodge")

棒の輪郭を黒く縁取りする color="black"

棒の塗りつぶしのパタンを設定

g <- g + scale_fill_brewer(palette = "Greys")

• Reference
  • https://ggplot2.tidyverse.org/reference/scale_brewer.html#palettes

棒の長さの比率の調整（重みづけ） weightをmappingする

• 事前に重みを決めておいて

alldata3.dat %>% mutate(weight = if_else(learning=="control", 0.5, 1))

• geom_bar()内でマッピングする

geom_bar(mapping = aes(weight = weight))

 boxplot

geom_boxplot()

  geom_text() 図の中に文字を入れる

geom_text(aes(label=name))

• 細かい指定は、geom_text_repel()で、
  • ggrepel

 labs() 各種ラベル

labs(
    title = "タイトル",
    subtitle = "サブタイトル",
    x = "X軸のラベル",
    y = "Y軸のラベル",
    caption = "説明文"

• グラフのタイトル
• x軸のラベル
• y軸のラベル
• 説明文

 Tips

ggplot2の独特な色づかい

library(scales)
show_col(hue_pal()(4))

• Ref: https://stackoverflow.com/questions/8197559/emulate-ggplot2-default-color-palette

theme() で各種調整

グラフの色を変える

• geom_boxplot()で、基本、独特な赤・緑・青になる

g <- g + aes(x=name, y=value, fill=name)
g <- g + geom_boxplot()

• scale_fill_manual()で指定する

g <- g + aes(x=name, y=value, fill=name)
g <- g + geom_boxplot()
g <- g + scale_fill_manual(values = c("red", "blue", "green"))
plot(g)

• fill=name で色を付けているので scale_fill_manual()
• color=name で色を指定する場合は scale_color_manual()

グラフの中に横線を挿入する

g <- g + geom_hline(yintercept=2.05, color="red")

• geom_line()のオプションがつかえる
  • linetype=
    • 0 = blank, 1 = solid, 2 = dashed, 3 = dotted, 4 = dotdash, 5 = longdash, 6 = twodash
  • linewidth=
  • color=

グラフの中に注釈を入れる： annotate()

g <- g + geom_hline(yintercept=2.05, color="red")
g <- g + annotate("text", x= 15, y=2.1, label = "赤線は母語話者の平均MDD値")

• 最初の "text" で文字列を入れることを宣言
  • ほかには、
    • "rect" で長方形
    • "segment" で線分
• x, y は、描かれるグラフの中での座標
• 挿入される文字列の中心の座標（左寄せではない）
• https://ggplot2.tidyverse.org/reference/annotate.html

凡例のタイトルを表示しない

g <- g + theme(legend.title = element_blank())

凡例を表示しない show.legend = FALSE

geom_density(alpha=.7, show.legend = FALSE)

複数のグラフの配置 plot_grid()

• facetで並べるのではなくて、
• 個別にggplotで作成した複数のグラフをまとめて配置する。

install.packages("cowplot")
library(cowplot)

plot_grid(g.t, g.w, g.s, g.m, labels=c("Throw Class", "Whisper Class", "Send Class", "Mention Class"))

https://www.rdocumentation.org/packages/cowplot/versions/1.1.3/topics/plot_grid

キャプションの追加

labs(caption="ここに書く")

• ref: https://www.statology.org/ggplot-caption/

グラフに数値を追加する： geom_text

geom_text(aes(label=Freq, y=Freq +3), size=6)

• この場合頻度の棒グラフに、頻度の数字を表示
• y= で、数字を表示する位置を、頻度の棒グラフ上の横棒より3上の位置に表示する
• 表示するフォントの大きさを sizeで指定
• 位置をずらすには、, position = position_dodge(.9)

凡例(legend)の見出しの文字の変更

g <- g + scale_fill_discrete(name="入学年度")

ラベルのいろいろ

library(ggplot2)
SbyS.dat.long  %>%  
  ggplot(aes(x=value, fill=Year)) +
  geom_histogram() +
  facet_wrap(~name, scales="free") +
        labs(x = "スコア", y = "頻度", title="4スコアの比較", subtitle="学年別に", tag = "Fig. 1")

書き方のスタイル二種類

• g <- g + スタイル

g <- ggplot(SbyS.dat.long)
g <- g + aes(x=value, fill=Year)
g <- g + geom_density(alpha=.7)
g <- g + facet_wrap(~name, scales="free")
plot(g)

• dplyrスタイル

SbyS.dat.long  %>%  
  ggplot(aes(x=value, fill=Year)) +
  geom_density(alpha=.7) +
  facet_wrap(~name, scales="free")

エラーバーをつける

• 平均と標準誤差を事前に出しておく
  • 標準誤差＝標準偏差/sqrt(サンプルサイズ)
• 平均からプラスマイナス標準誤差を描く

  geom_errorbar(aes(ymin = score.mean - score.se, ymax = score.mean + score.se, width = 0.3))

• widthは横の棒の長さ

折れ線の色を変える

g <- g + geom_line(aes(linetype = name))

単に geom_line(color="red") としてもよい。（細かいことはおまかせで）

折れ線のポイントに印をつけて、印を大きくする

g <- g + geom_point(aes(shape = name), size = 3)

単に geom_point(color = "red") としてもよい。（細かいことはお任せで）

y軸の範囲を設定する

ylim(c(1, 6))

 + scale_y_continuous(limits = c(0, 160))

y軸のラベルを設定する

ylab("Criterion Score")

軸のメモリを具体的に設定する（連続尺度）

g <- g + scale_x_continuous(breaks = seq(1,3,1)) 
g <- g + scale_y_continuous(breaks = seq(0,65, by = 5)) 

• x軸は1から始めて3まで、間隔は1
• y軸は0から始めて65まで、間隔は5

• 補助線をなくすには、 , minor_breaks = NULL をつける

scale_x_continuous(breaks=1:8, minor_breaks = NULL)

軸のメモリを具体的に設定する（名義尺度）

g <- g + scale_x_discrete(labels=c("Pre", "Post", "Delayed" ))

• 処理上は、1,2,3としておいて
• グラフの時に、事前、事後、遅延 と表記

軸を入れ替える： coord_flip()

フォントサイズを設定する

theme(text = element_text(size = 24))

http://array.cell-innovator.com/?p=3329

x軸、y軸のメモリのフォントを設定する。

theme(axis.text = element_text(size = 14))

• x軸だけの場合は、axis.text.x とする。

x軸、y軸の名称のフォントを設定する。

theme(axis.title = element_text(size = 14))

グレー（白黒）のグラフにする

g <- g + scale_fill_grey()

グラフ全体の縦横比を決める

g <- g + theme(aspect.ratio=2)

• 横1に対し縦２となる

 中でデータ処理： stat_関数

https://qiita.com/swathci/items/b08496d863bca4b479b3

 論文提出時のファイルについてのメモ

APAのテーマ：theme_apa

• jtoolsパッケージに含まれる

g <- g + theme_apa()

• 凡例の位置 legend.pos="位置" (位置は以下を組み合わせる)
  • right
  • left
  • top
  • middle
  • bottom
  • none (非表示)

https://rdrr.io/cran/jtools/man/theme_apa.html

タイトルのフォントの設定

• イタリックに

g <- g + theme(plot.title=element_text(face="italic"))

• サイズ

size=14

• フォントの種類
  • 明朝体

family="serif"

• ゴシック体

sans-serif

カラーでも白黒でもわかりやすいグラフにする

• データポイントの形を変える
  • geom_point(aes(shape=...))
• 線の形式を変える
  • geom_line(aes(linestyle=...))

二つを比較する際にずらして見やすくする

, position = position_dodge(.2)

グラフだけ別ファイルで保存

• ggsave("ファイル名")
  • データ形式は、拡張子で判定
  • 解像度は、デフォルトで、300dpi

• png()で画像ファイルとして保存
  • 処理が終わったら dev.off()すること

library(jtools)
library(ggplot2)

png("sample.png", width=2400, height=1600, res=300)

g <- ggplot(sample.dat)
g <- g + aes(x=Year, y=value, fill=Year)
g <- g + geom_boxplot()
g <- g + facet_wrap(~name, scales="free", ncol=4)

g <- g + ylab("Score")

g <- g + theme_apa(remove.y.gridlines = F, legend.pos="none")

plot(g)

dev.off()

 参考例

• https://brain-storm.space/r_graph/962/
• https://datator.exblog.jp/24809125/

散布図と回帰直線

• https://qiita.com/fujino-fpu/items/43b6bef969afae8b2375
• https://brain-storm.space/rggplot_scatterplot/751/

 References

• 逆引き
  • https://qiita.com/tags/ggplot2%e9%80%86%e5%bc%95%e3%81%8d
• pointの変更
  • https://www.datanovia.com/en/blog/ggplot-point-shapes-best-tips/
• https://qiita.com/roadricefield/items/40e92b3d78eaa5e84190
• https://stats.biopapyrus.jp/r/ggplot/
• https://www.jaysong.net/ggplot_intro2/
• https://ggplot2-book.org/
• https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html
• 軸の設定
  • https://qiita.com/swathci/items/00b4a847843a33345887