{{category R}}
R.package
!!!ggplot2
{{outline}}
----
!!基本：グラフの部品を重ねていく
+ggplot(データを指定)
+aes でグラフの要素の指定（横軸は何、縦軸は何） # aestheticより
+geom_何とかでグラフを書く
++geom_point で散布図
++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
{{pre
> 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
{{pre
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
{{pre
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))

,数字,形
,0,□
,1,〇
,2,△
,5,◇
,15,■
,16,●
,17,▲
,18,◆

!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()
{{ref_image histo1.png}}

!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()
{{ref_image density1.png}}

!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
{{ref_image cond1.png}}
 > 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
{{ref_image timing1.png}}
!重なって見にくいので、透明度を設定：alpha=0.7
{{pre
ggplot(cn2cn3jpyTID, aes(x=SL, fill=year)) + 
  geom_density(alpha=0.7)
}}
{{ref_image SL.png}}
!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。

{{pre
> ggplot(shadow.tidy2, aes(x=Score, y=Ctest)) +
 geom_point() +
 geom_smooth() +
 theme_bw()
> 
}}
{{ref_image Score-Ctest.png}}

!!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。
{{pre
step1 <- ggplot(data, aes())
step2 <- step1 + geom_point()
step3 <- step2 + geom_smooth()
step4 <- step3 + theme_classic()
print(step4)
}}

{{pre
> 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)
}}
{{ref_image Score-Ctest-lm.png}}

!!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()
{{pre
   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
{{ref_image nicest.sample-s.png}}

*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。
{{pre
ggplot(nicest.sample, aes(week, score, group = pid, color =  pid)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm", se = F) 
}}
{{ref_image nicest.sample.color.png}}

!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)
{{ref_image nicest.sample2.png}}

!!複数のグラフを配置する
{{pre
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
{{pre
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)
}}
{{ref_image sugi-iwa_ID.png}}
!!geom_bar() 棒グラフを並べる
{{pre
ggplot(final.long.data, aes(x=category, y=value, fill=students)) +
 geom_bar(stat="identity", position="dodge")
}}



!!boxplot

!geom_boxplot()

!!Tips
!複数のグラフの配置
* 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。
{{pre
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"))
}}


!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
{{pre
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")
}}
{{ref_image labs.PNG}}

!書き方のスタイル二種類
*g <- g + スタイル
{{pre
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
{{pre
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）
{{pre
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）
{{pre
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
{{pre
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
*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