Saçılım grafikleri

ggplot2 ile Veri Görselleştirmeye Giriş

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

48 geometri

geom_*
abline	contour	dotplot	jitter	pointrange	ribbon	spoke
area	count	errorbar	label	polygon	rug	step
bar	crossbar	errorbarh	line	qq	segment	text
bin2d	curve	freqpoly	linerange	qq_line	sf	tile
blank	density	hex	map	quantile	sf_label	violin
boxplot	density2d	histogram	path	raster	sf_text	vline
col	density_2d	hline	point	rect	smooth

Yaygın grafik türleri

Grafik türü	Olası Geom’lar
Saçılım	points, jitter, abline, smooth, count

Saçılım grafikleri

Her geom belirli estetik eşlemeleri kabul eder; örn. geom_point():

Gerekli
x,y

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, 
                 y = Sepal.Width)) + 
  geom_point()

Saçılım grafikleri

Her geom belirli estetik eşlemeleri kabul eder; örn. geom_point():

Gerekli	İsteğe bağlı
x,y	alpha, color, fill, shape, size, stroke

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, 
                 y = Sepal.Width,
                 col = Species)) + 
  geom_point()

Geom’a özgü estetik eşlemeler

# Bunlar aynı grafiği üretir!
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
  geom_point()

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + 
  geom_point(aes(col = Species))

Her katmanın estetik eşlemelerini bağımsız kontrol edin:

head(iris, 3) # Ham veri

Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1  setosa          5.1         3.5          1.4         0.2
2  setosa          4.9         3.0          1.4         0.2
3  setosa          4.7         3.2          1.3         0.2

iris %>%
  group_by(Species) %>% 
  summarise_all(mean) -> iris.summary

iris.summary # Özet istatistikler

# A tibble: 3 x 5
  Species    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
  <fct>             <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>
1 setosa             5.01        3.43         1.46       0.246
2 versicolor         5.94        2.77         4.26       1.33 
3 virginica          6.59        2.97         5.55       2.03

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) +
  # Hem veriyi hem aes'i ggplot()'tan devralır
  geom_point() + 
  # Farklı veri, fakat devralınan aes
  geom_point(data = iris.summary, shape = 15, size = 5)

Şekil özniteliği değerleri

Örnek

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
  geom_point() +
  geom_point(data = iris.summary, shape = 21, size = 5, 
             fill = "black", stroke = 2)

ggplot2 ile anlık istatistikler

İstatistik katmanı için ikinci derse bakınız.
Not: Sadece ortalamayı, yayılım ölçüsü olmadan (ör. standart sapma) çizmekten kaçınınız.

position = "jitter"

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
  geom_point(position = "jitter")

geom_jitter()

geom_point(position = "jitter") için kısayol

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
  geom_jitter()

Alfa’yı ayarlamayı unutmayın

Gerekirse jitter ile alfa harmanlamayı birleştiriniz

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
  geom_jitter(alpha = 0.6)

İçi boş daireler de işe yarar

shape = 1 içi boş dairedir.
Alfa harmanlama kullanmanız gerekmez.

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
  geom_jitter(shape = 1)

Hadi pratik yapalım!

ggplot2 ile Veri Görselleştirmeye Giriş