はじめに ggplot2 の基本 プロット例 おわりに

ggplot2 in action

縫村崇行Takayuki NUIMURA

Nagoya.R#10 (2013/07/27)

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はじめに ggplot2 の基本 プロット例 おわりに

自己紹介

専門：GISや RSによるヒマラヤの氷河の変動把握

所属：名大・環境学・雪氷圏変動研究室

OSGeo財団日本支部運営委員

主な業務内容氷河の空間分布 DB作成

ヒマラヤでフィールド調査 (DGPS)

3Dモニターを使ってステレオ写真測量

研究室で GISや R言語の指導

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ggplot2とは

http://ggplot2.org/の説明を訳すと

グラフィックス文法に基づいた記述により · · ·—(グダグダ難しいことを述べているので省略)—

⇓

まあなんやかんやで、複雑な図でも ggplot2を使えば簡単に出来る

http://en.wikipedia.org/wiki/Ggplot2 (Wikipediaにも項目があります)

2005年に Hadley Wickhamにより開発されたパッケージ、現在のバージョンは 0.9.3.1

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ggplot2とは

R業界ではきれいな図が作れるという事で有名

=⇒個人的にはデータに対して切り口 (プロットの種類)を変えて可視化を試行錯誤するのが簡単で利用しています

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基本的なプロット (ggplot2を使わない場合)

使用データ: airquality (Rに最初から入っているサンプルデータ)

Ozone Solar.R Wind Temp Month Day41 190 7.4 67 5 136 118 8.0 72 5 2...

......

......

...

plot(airquality$Wind, airquality$Temp)

5 10 15 20

6070

8090

airquality$Wind

airq

ualit

y$Te

mp

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基本的なプロット (ggplot2で散布図)

library(ggplot2)#パッケージ読み込み (最初だけ)

#やり方その 1 (シンプルなプロットはこちら)ggplot(airquality, aes(x=Wind, y=Temp)) + geom_point()

#やり方その 2 (1行が長くなりそうなときはこちら)g <- ggplot(airquality, aes(x=Wind, y=Temp))g <- g + geom_point()print(g) #gと打つだけでも OK

60

70

80

90

5 10 15 20Wind

Tem

p

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基本的なプロット (ggplot2で散布図 +色)

g <- ggplot(airquality, aes(x=Wind, y=Temp, colour=Solar.R))g <- g + geom_point()print(g)

60

70

80

90

5 10 15 20Wind

Tem

p

100

200

300

Solar.R

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基本的なプロット (ggplot2で散布図 +サイズ)

g <- ggplot(airquality, aes(x=Wind, y=Temp, size=Solar.R))g <- g + geom_point()print(g)

60

70

80

90

5 10 15 20Wind

Tem

p

Solar.R

100

200

300

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基本的なプロット (ggplot2)

ggplot2でのプロットは、

ggplot関数

使用するデータフレームの指定 (今回は airquality)

aes関数で、X軸や Y軸、その他 (色、サイズなど)の変数を指定

geom_*関数

プロットタイプの指定geom_point: 散布図、geom_hist: ヒストグラム etc.

その他の装飾関数

xlab, ylab: 軸タイトル

xlim, ylim: 軸範囲

scale_*関数: 色の指定など9 / 17

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時系列データのプロット

使用データ: CSV形式の気温データ (ダミーデータ) Download

time temp2001-01-01 3.62001-02-01 5.5

......

#時間の列を POSIXct形式に変換d <- read.csv("nagoya_temp.csv")dd <- data.frame(time=strptime(d[,1], format="%Y-%m-%d"), temp=d[,2])

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時系列データのプロット

# POSIXct形式だと自動で時間目盛を設定してくれるg <- ggplot(dd, aes(x=time, y=temp))g <- g + geom_line() + geom_point()print(g)

10

20

30

2002 2004 2006 2008 2010time

tem

p

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時系列データのプロット,時間目盛を自分で調整

library(scales)#こちらのパッケージも必要

g <- ggplot(dd, aes(x=time, y=temp)) + geom_line() + geom_point()g <- g + scale_x_datetime(breaks=date_breaks("6 months"),labels=date_format("%y/%b"))#長いけど 1行で（；^ ω＾）print(g)

10

20

30

01/Jan 01/Jul 02/Jan 02/Jul 03/Jan 03/Jul 04/Jan 04/Jul 05/Jan 05/Jul 06/Jan 06/Jul 07/Jan 07/Jul 08/Jan 08/Jul 09/Jan 09/Jul 10/Jan 10/Jul 11/Jantime

tem

p

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空間データのプロット

使用データ: 名大周辺の OpenStreetMapデータ Download

OpenStreetMap: 自由な地図データ

位置情報以外に属性情報 (作成ユーザー、時期 etc.) も

ダウンロード後、一般的に GIS (地理情報システム)で使われる形式 (Shapefile)に変換

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空間データのプロット

library(rgdal)#こちらのパッケージが必要

#前準備としてデータタイプの変換 (sp =⇒ dataframe)d <- readOGR(“nagoya_lines.shp”, “nagoya_lines”)d@data$id <- rownames(d@data)d.points <- fortify(d, region=“id”)d.df <- join(d.points, d@data, by=“id”)

d.dfの中身long lat order piece group id timestamp user

136.9956 35.15669 1 1 0.1 0 [日時] [ユーザー名]136.9968 35.15643 2 1 0.1 0 [日時] [ユーザー名]

......

......

......

......

ggplotで空間データをプロットするには、longと latと groupの列が重要

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空間データのプロット

g <- ggplot(d.df, aes(x=long, y=lat, group=group))g <- g + geom_path()print(g)

35.10

35.15

35.20

35.25

136.92 136.96 137.00long

lat

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空間データのプロット +属性情報 (ユーザー)で色分け

g <- ggplot(d.df, aes(x=long, y=lat, group=group, colour=user))g <- g + geom_path()print(g)

35.10

35.15

35.20

35.25

136.92 136.96 137.00long

lat

user

42429

anonyex

BugBuster

burai_ha

chikapoko

chosan

dey

ETSUJI_A

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hea−kun

ikiya

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おわりに ggplot2ユーザーとして個人的な感想

ggplot2パッケージは図の綺麗さだけでなく、多変数の関係性を色んな切り口 (プロット)で見るのに便利

基本的なプロット以外に、時系列、空間プロットも可能だが、前処理が必要

まだ version 1.0未満だからなのか、たまに記述ルールが変わる (´・ω・` )

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