モジュールのレッスン (1/2)
文法と基本的な幾何学
R でのデータ視覚化は、「グラフィックスの文法」に基づいたパッケージである ggplot2 によって支配されています。この理論は、グラフをデータ、美的マッピング、幾何学的要素などの独立した意味論的コンポーネントに分割します。
ggplot2 の構造
ggplot2 で作成されたすべてのプロットは、ggplot() 関数の呼び出しから始まります。ここでデータ フレームを提供し、aes() (美的) 関数を使用して列をビジュアル プロパティにマップする方法を定義します。
次に、+ 演算子を使用してジオメトリック レイヤーを追加します (注: ggplot2 では %>% ではなく + を使用します)。
基本的なテンプレートは次のとおりです。
ggplot(data = <DATA_FRAME>, mapping = aes(<AESTHETICS>)) +
<GEOMETRY>()美的マッピング (aes) とジオメトリ (geom_*)
aes() 関数は、データ内のどの変数がプロットの視覚的属性を制御するかを定義します。
x: 水平軸上の位置。y: 垂直軸上の位置。color: 点または線の色。fill: 閉じた形状 (バーなど) の塗りつぶしの色。size: 要素のサイズ。
ジオメトリ (geom_) は、視覚的表現のタイプを定義します。
1. 散布図 (geom_point())
2 つの数値変数間の関係を表示するのに最適です。
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point()2. 折れ線グラフ (geom_line())
時系列または傾向線によく使用されます。
ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) +
geom_line()3. 棒グラフ (geom_bar() および geom_col())
デフォルトでは、geom_bar() はカテゴリの頻度をカウントしますが、geom_col() は y 列に格納されている実際の値を直接表します。
# Plots the value of the 'sales' column for each 'category'
ggplot(df, aes(x = category, y = sales)) +
geom_col()自分で試してみてください
演習 1: 基本的な散布図を作成する
df データ フレームを使用して散布図を作成します。身長の列を X 軸にマッピングし、体重の列を Y 軸にマッピングします。 geom_point() を使用します。
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使用方法 ggplot(df, aes(x = 身長, y = 体重)) + geom_point()
3 回の試行後に解決策が利用可能になります
演習 2: データに基づいて色を追加する
aes() 内の性別列に color プロパティをマッピングして、前のプロットを変更し、性別ごとにポイントを色付けします。
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color = 性別 all'interno di aes()、および esempio: aes(x = 身長、y = 体重、color = 性別) が含まれます。
3 回の試行後に解決策が利用可能になります
演習 3: 折れ線グラフ
df を使用して折れ線プロットを作成します。 year 列を x 軸にマッピングし、sales 列を y 軸にマッピングします。 geom_line() ジオメトリック レイヤーを追加します。
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米国 ggplot(df, aes(x = 年, y = 売上高)) + geom_line()
3 回の試行後に解決策が利用可能になります
演習 4: geom_col を使用した棒グラフ
棒グラフを作成して値を直接表示します。カテゴリ列を X 軸にマッピングし、値列を Y 軸にマッピングします。 geom_col() ジオメトリを使用します。
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ggplot(df, aes(x = カテゴリ, y = 値)) + geom_col()
3 回の試行後に解決策が利用可能になります
演習 5: 複数のジオメトリを結合する
ggplot2 では、複数の幾何学的レイヤーを積み重ねることができます。 geom_point() と geom_smooth() の両方を組み合わせたプロットを作成し、x_val を x 軸に、y_val を y 軸にマッピングします。
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geom_point() と geom_smooth() は '+' を分離します。
3 回の試行後に解決策が利用可能になります